인공지능, 빅데이터, 데이터 과학 : 알아야 할 20가지 개념, 키워드

데이터 과학, 빅 데이터 및 인공지능(AI)을 구별하기 위한 결정적인 가이드를 제시합니다.

 

인공지능, 빅데이터, 데이터 과학 : 알아야 할 20가지 개념, 키워드

 

소개

기업가적 아이디어는 수학자나 프로그래머와 같은 과학적 프로파일에 의해 설계된 덕분에 이 분야가 열어주는 다양한 기회를 활용합니다.

 

알고리즘

컴퓨터 과학에서 알고리즘은 작업을 수행하기 위한 일련의 단계입니다. 즉, 논리적 시퀀스와 명령어는 데이터 분석을 수행하기 위한 수학적 또는 통계적 공식을 형성합니다.

 

감정 분석

감정 분석은 디지털 세계의 기존 콘텐츠에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 데 도움이 되는 다양한 컴퓨터 언어학 방법을 말합니다. 감정 분석 덕분에, 우리는 인터넷에서 추출한 텍스트에 긍정적인 의미가 포함되어 있는지 또는 부정적인 의미가 포함되어 있는지 여부를 결정하는 것과 같은 유형적이고 직접적인 가치를 추출할 수 있습니다.

 

예측 분석

예측 분석은 비즈니스 분석 분야에 속합니다. 그것은 미래에 일어날 수 있는 일을 결정하기 위해 데이터를 사용하는 것입니다. AP는 사용 가능한 정보(현재 및 과거)의 분석을 통해 미래 사건과 관련된 확률을 결정할 수 있도록 합니다. 또한 일반적으로 덜 정교한 분석을 통해 탐지되지 않는 데이터 간의 관계를 발견할 수 있습니다. 데이터 마이닝 및 예측 모델과 같은 기술이 사용됩니다.

 

비즈니스 분석

Business Analytics는 조직의 데이터 세트를 수집, 분석 및 조사하는 데 사용되는 방법과 기술을 포함하여 비즈니스 기회로 전환되는 통찰력을 생성하고 비즈니스 전략을 개선합니다. AE는 실시간 데이터 및 실시간 수집을 기반으로 하기 때문에 의사 결정을 개선할 수 있으며, 이 데이터 분석을 통해 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

 

빅 데이터

현재 매일 수조 바이트의 정보가 생성되는 환경에 있습니다. 우리는 매일 생산되는 엄청난 양의 데이터를 빅 데이터라고 부릅니다. 인터넷 및 기타 영역(예: 유전체학)으로 인한 데이터의 증가는 이 데이터에 액세스하고 사용하기 위한 새로운 기술을 필요로 합니다. 동시에 이러한 대량의 데이터는 새로운 지식 가능성과 새로운 비즈니스 모델을 제공합니다. 특히 인터넷에서 이러한 성장은 웹 사이트의 수가 증가하면서 시작되어 검색 엔진(예: Google)이 이러한 대량의 데이터를 저장하고 액세스하는 새로운 방법을 찾기 시작합니다. 이러한 추세(블로그, 소셜 네트워크, IoT 등)로 인해 새로운 빅 데이터 도구가 등장하고 사용이 일반화되고 있습니다.

 

비즈니스 분석

비즈니스 분석 또는 비즈니스 분석을 사용하면 데이터 분석을 기반으로 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다. 기본적으로, 예측 모델에서 추세를 감지하고 예측을 수행하며 이러한 모델을 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 EA와 관련된 또 다른 개념은 의사 결정을 촉진하고 비즈니스 조치를 예측하기 위한 기업 데이터 사용에 초점을 맞춘 비즈니스 인텔리전스(IE)입니다. EA와의 차이점은 EI가 더 넓은 개념이라는 것입니다. 데이터 분석에만 초점을 맞춘 것이 아니라 EI 내의 영역입니다. 다시 말해, EI는 전략, 애플리케이션, 데이터, 기술 및 기술 아키텍처의 집합이며, 이 모든 것은 EA이며, 회사의 기존 데이터를 통해 새로운 지식을 창출하는 데 초점은 EA입니다.

 

데이터 마이닝

데이터 마이닝은 KDD(Knowledge Discovery in Database)라고도 합니다. 일반적으로 데이터베이스, 텍스트, 이미지, 웹 등과 같은 데이터 소스에서 유용한 패턴이나 지식을 발견하는 과정으로 정의됩니다. 패턴은 유효하고 잠재적으로 유용하며 이해할 수 있어야 합니다. 데이터 마이닝은 기계 학습, 통계, 데이터베이스 시스템, 인공지능, 정보 검색 및 정보 시각화를 포함하는 다학제 분야입니다... 데이터 마이닝 프로세스의 일반적인 목적은 집합 데이터에서 정보를 추출하여 나중에 사용할 수 있도록 이해할 수 있는 구조로 변환하는 것입니다.

 

데이터 과학

데이터가 새로운 지식을 창출할 수 있는 기회를 제공하려면 이 데이터(구조화)를 준비하고 분석하기 위한 정교한 기술이 필요합니다. 따라서 인터넷에서 추천 시스템, 기계 번역 및 기타 인공지능 시스템은 데이터 과학 기술을 기반으로 합니다.

 

데이터 과학자

데이터 과학자는 이름에서 알 수 있듯이 데이터 과학(데이터 과학) 전문가입니다. 그의 작업은 발생하는 질문에 답하기 위해 다양한 소스와 여러 형식에서 추출된 대량의 데이터(빅 데이터)에서 지식을 추출하는 데 중점을 둡니다.

 

딥 러닝

신경 아키텍처를 기반으로 하는 기계 학습 내의 기술입니다. 딥 러닝 기반 모델은 이미지, 텍스트, 소리 등에서 직접 분류 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다. 특징 선택을 위한 인간의 개입 없이, 이것은 "특징 발견"이라고 불리는 딥 러닝의 주요 특징과 장점으로 간주될 수 있습니다 그들은 또한 인간을 능가하는 정밀도를 가질 수 있습니다.

 

지리적 마케팅

인구, 경제 및 지리적 데이터의 공동 분석을 통해 시장 조사를 통해 마케팅 전략을 수익성 있게 만들 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 분석은 Geo 마케팅을 통해 수행할 수 있습니다. 그 이름에서 알 수 있듯이, Geo 마케팅은 지리와 마케팅의 결합입니다. 마케팅 질문에 대한 답변을 빠르고 쉽게 제공하기 위한 다양한 종류의 데이터, 통계적 방법, 그래픽 표현 등의 통합 정보 시스템입니다.

 

인공지능

 컴퓨팅에서, 이것들은 인간 지능의 전형적인 것으로 여겨지는 특정 작업을 수행하도록 설계된 프로그램 또는 봇입니다. 그것은 그들을 인간만큼 지능적으로 만드는 것에 관한 것입니다. 그 생각은 그들이 그들의 환경을 인식하고 그것을 기반으로 행동하고, 자기 학습에 집중하고, 새로운 상황에 반응할 수 있다는 것입니다.

 

선거 정보부

이 새로운 용어인 "선거 지능(IE)"은 수학적 모델과 인공 지능을 선거 운동의 특성에 적용한 것입니다. 이 정보의 목적은 선거 과정에서 경쟁 우위를 확보하는 것입니다.  어떻게 작동하는지 아십니까?

 

사물 인터넷(IoT)

이 개념인 사물인터넷은 케빈 애쉬튼이 만든 것으로 일상의 사물들이 인터넷을 통해 상호 연결되는 생태계를 말합니다.

 

 

기계 학습

 이 용어는 인공지능을 통해 시스템을 만드는 것을 의미하는데, 여기서 실제로 학습하는 것은 미래의 행동을 예측할 수 있는 의도로 데이터를 모니터링하는 알고리즘입니다.

 

웹 마이닝

웹 마이닝은 웹 하이퍼링크 구조, 페이지 내용 및 사용자 데이터에서 유용한 정보 또는 지식(지식)을 발견하는 것을 목표로 합니다. 웹 마이닝은 많은 데이터 마이닝 기법을 사용하지만 웹 데이터의 이질성과 반구조적 또는 비구조적 특성으로 인해 전통적인 데이터 마이닝 기법을 단순히 적용하는 것은 아닙니다. 웹 마이닝 또는 웹 마이닝은 웹에서 데이터로부터 정보를 얻는 것을 목표로 하는 일련의 기술로 구성됩니다. 사용되는 기술은 데이터 마이닝 또는 데이터 마이닝 기술에 뿌리를 두고 있지만 웹 페이지가 나타내는 특수성 때문에 고유한 특성을 나타냅니다.

 

오픈 데이터

오픈 데이터는 저작권, 특허 또는 기타 메커니즘에 대한 제한 없이 모든 사람이 자유롭게 사용할 수 있도록 하는 방식입니다. 이 데이터는 누구나 자유롭게 상담하고, 재배포하고, 재사용할 수 있으며, 항상 정보의 개인 정보와 보안을 존중하는 것이 목표입니다.

 

 

자연어 처리(NLP)

컴퓨터 과학과 응용 언어학의 공동 처리로부터, 자연어 처리가 탄생합니다. 적은 다름 아닌 인간 언어로 표현된 정보의 컴퓨터에 의해 지원되는 압축과 처리를 가능하게 하는 것입니다. 또는 동일한 것, 사람과 기계 사이의 의사소통을 가능하게 합니다.

 

Product Matching

Product Matching은 다양한 소스에서 웹에 나타나는 다양한 오퍼, 제품 또는 일반적인 엔티티를 자동으로 식별하는 Data Matching 또는 Record Link에 속하는 영역입니다. 이는 동일한 실제 엔티티를 의미합니다. 즉, 제품 일치 프로세스는 동일한 제품을 서로 다른 소스와 관련하여 구성됩니다.

 

 

결론

오늘날 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 수많은 데이터 과학 및 AI 도구가 있습니다. 이를 통해 예측 및 고급 유지보수, 제품 개발, 머신러닝, 데이터 마이닝, 운영 효율성 및 고객 환경 개선 등 다양한 기회를 제공할 수 있습니다.

빅 데이터가 기업에 제공하는 이러한 가능성에 대한 베팅의 이점으로는 보다 효과적인 마케팅 및 광고 캠페인, 비즈니스 프로세스 개선, 매출 증대, ROI 개선, 보다 정확한 전략 계획 수립, 비용 절감 등이 있습니다.