"추천영화" 검색결과 181-200 / 10,793건

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  대학영어_영화 감상문(기생충)

  영화 제목(영화를 본 동기)→제목: 기생충→감독: 한국의 봉준호 감독→배경: 72회 칸영화제(황금종려상)를 받은 작품으로서 정말 많은 국제영화제와 많은 영화제에서 상을 받은 작품이다 ... 대학영어영화 감상문(기생충)1. ... 이로써 내가 여태까지 봤던 영화중에 많은 메시지를 임팩트있게 전달해준 영화라고 생각하며, 사회적인 어두운 내면의 모습을 작품성 있게 풀어낸 아주 흥미진진한 영화라고 생각한다.2.

  리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.03.02

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  영화 냉정과 열정 사이 입니다.

  그래서 이 작품은 많은 이들에게 추천할 만한 가치가 있는 영화 중 하나입니다. ... 이 작품은 사랑과 성장을 주제로 한 로맨틱 드라마를 좋아하는 이들에게 강력히 추천하는 작품 중 하나입니다.영화 냉정과 열정 사이는 냉정한 사고력과 열정적인 사랑 사이에서 갈등하는 주인공들의 ... 한 로맨틱 드라마를 좋아하는 이들에게 강력히 추천하는 작품입니다.

  리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.10.26

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  <수학의 쓸모> 닉 폴슨,제임스 스콧- 감상문

  자동화하는 추천 시스템에 치중했는데, 컴퓨터의 특성상, 영화의 내용을 가지고 검색하는 것보다 평가표를 이용하여, a 영화에 평점 몇 점 준 가입자가 b 영화를 좋아할 확률을 구하는 ... 영화 내용을 검색해서 찾는 것보다, 어떤 일정한 (복잡하겠지만) 모형을 가지고, 다른 영상에 대한 평가점수를 계산하고, 카테고리로 가입자를 분류하고 추천하는 형태인 것 같다. 2차 ... 시스템을 위해, 우편을 통한 dvd 대여를 제공하며 평가표를 제공하였고, 이런 데이터들을 축적하면서, 추천 알고리즘을 발전시켰다고 합니다.

  리포트 | 1페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.07.15

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  넷플릭스 SWOT분석과 기업 성공전략 분석 및 미래전략방향 제시

  또한 각 고객별 웹사이트 내 실시간 행동패턴 빅데이터를 분류하여 개인별 맞춤형 페이지를 구축하고 최적화된 영화 콘텐츠를 추천하여 하루 평균 50억개 추천하고 있다. ... 넷플릭스의 빅데이터 활용은 고객 추천 시스템을 넘어선 콘텐츠 제작에도 도입하게 되었다. ... 영화에 부여한 평점 등의 빅데이터를 분석하는 시스템을 개발하였고, 10만 개의 영화정보, 1600만명 고객의 시청 목록 정보에 대한 빅데이터 분석 추진하였다.

  리포트 | 7페이지 | 4,300원 | 등록일 2024.07.04

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  [A+] 2024년 넷플릭스 기업분석 및 시장전망

  세계 다양한 장르의 영화, TV 프로그램, 다큐멘터리 등 풍부한 콘텐츠를 제공하며, 고객들에게 다양한 선택권을 제공하고 있습니다. ... 고객 맞춤형 추천 시스템 넷플릭스는 데이터 분석과 알고리즘 기술을 활용하여 개인의 취향과 시청 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 최적화된 콘텐츠를 추천하고 있습니다. ... 개인화된 추천 시스템 : 넷플릭스는 데이터 분석과 알고리즘 기술을 활용하여 개인의 취향과 시청 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 최적화된 콘텐츠를 추천하고 있습니다.경쟁사 분석 - 주요

  리포트 | 20페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.05.24

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  경영과 MIS의 관계

  기술을 개발하였기에고객이 무슨 영화를 봤는지, 얼마나보다 껐는지, 평점은 얼마를 줬는지, 언제 줬는지,빅데이터를 수집해서 인공지능 추천 알고리즘을 만들어 활용했습니다.넷플릭스 회사의 ... 경영 목표는 단순히 비디오 대여 였습니다.하지만 다시 목표를 설정하고 부서들간의 정보를 유통시키고 의사소통을 원활하게 하여넷플릭스가 성공 할수 있는 맞춤형 영화 추천 시스템을 개발하여 ... 경영과 MIS의 관계1997년 비디오와 DVD를 우편과 택배로 대여하는 서비스로 시작한 넷플릭스는 인터넷과영화라는 이름에 걸맞게, 2007년 인터넷 스트리밍 영화사업을 확장했습니다.2016년부터

  리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.03.07

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  벡터(vector)나 행렬(matrix)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고(서론), 논리적 근거를 예시 등 구체적으로 제시한 후(본론), 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하시오

  예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 대규모의 사용자 정보와 영화 정보를 이용하여, 각 사용자의 영화 취향을 예측하는 것이 중요하다. ... 이 때, 행렬 분해를 이용하여, 사용자와 영화를 각각 행과 열로 나타낸 행렬을 분해하여, 각 사용자와 영화의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 영화 추천을 할 수 있다. ... 특히, 행렬 분해 기술은 머신러닝에서 매우 유용하게 사용되고 있으며, 이미지 및 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 적용되고 있다.

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.11.29

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  경영학개론 ) 경영학 콘서트(장영재, 비즈니스북스) 정리

  '개인 맞춤형 영화 추천 기능'● 인공지능이 개인의 취향 종합 - 영화 감상 경험, 영화 감상 후 평점, 대여 영화의 장르 등● 저예산·독립 영화 추천을 통한 '윈-윈(Win-Win ... 인공지능이 고객의 영화 감상 경험과 평점, 선호 장르 등 취향을 종합하여 적합한 영화를 추천하는데, 대중적 성공을 거둔 영화뿐만 아니라 저예산·독립 영화를 추천함으로써 고객에게는 다양한 ... 개인 맞춤형 영화 추천 기능'을 위한 정보 수집.● 정보 수집의 시발점 - 회원 가입 시 영화 장르별 선호도 질문.● 데이터베이스에 저장 - 영화 클릭, 선택, 감상 후의 평가.●

  리포트 | 5페이지 | 5,000원 | 등록일 2021.07.12

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  OTT 신규서비스에 대한 규제 필요성과 방향

  더불어 한국 드라마 및 예능, 일본 드라마를 볼 수도 있다.□ OTT 장점ㅇ (빅데이터를 활용한 추천 알고리즘)넷플릭스는 시청된 전체 영화의 75%가 추천을 통해 이루어진다고 한다. ... 또, 머신러닝 기반 인공지능(AI)을 고객 콘텐츠 추천에 적극 활용하고 10월부터는 가상현실(VR) 안에서 지인과 함께 영화와 드라마 등 동영상 콘텐츠를 볼 수 있는 옥수수 소셜VR ... 이 서비스는 유저들이 자발적으로 작품의 별점을 상세히 매겨, 그 별점을 토대로 취향을 분석해 영화 및 드라마를 추천해준다.이러한 평점 시스템은 사용자들 대부분이 서정적이고 감정적인

  리포트 | 9페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.02.25 | 수정일 2023.04.19

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  100재무관리-2016년 개봉 조디포스터 감독의 머니몬스터 감상문을 제출하세요

  영화에서는 추천한 상품이 안정성이 보장되었지만 왜 주가가 폭락한 건지에 대해 알고 싶어 하는 걸로 내용이 전개된다. ... 결국 머니 몬스터에서 추천한 상품은 더 높은 곳과 주식시장에서 경제 범죄를 유도한 것이었다.영화 속의 내용은 조작된 주가를 통해 8억 달러가 순식간에 사라진 것이다. ... 우리나라에도 흔히 개미라고 불리는 소시민들이 존재하여 소문이나 누군가의 추천을 통하여 큰 재산을 투자하게 된다.

  리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.06.23

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  넷플릭스 지식경영 관련 사례분석

  지식경영 시사점 □ 지식경영 관련 활동 분석 영화 / 영상 콘텐츠 추천 서비스 영화 온라인 추천 서비스 추천 알고리즘 빅데이터를 활용한 투자와 관리 빅데이터 분석기술 주요 영화 추천 ... 고객의 70% 이상이 영화 추천 서비스를 통해 추천 동영상으로 다음에 이용할 영상을 선택한다고 한다 . ... 서비스 분석 영화 추천 서비스 기술의 원리 각 영화별로 수많은 메타데이터를 태깅하여 입력하고 이를 기반으로 다양한 장르를 만들어 낸다 .

  리포트 | 14페이지 | 2,500원 | 등록일 2020.11.30

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  수학비타민 플러스UP

  이 책을 추천하는 이유특히 인상적인 것은 동양과 서양의 역사속에서 수학은 모두 함께 발견되어 적용되었기에 어느 한쪽에서만 수학이 발전했다고 단정짓기는 어려울것임에도, 우리는 수학적

  리포트 | 2페이지 | 7,000원 | 등록일 2023.12.11

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  수학비타민 플러스UP 독후감 독서감상문

  이 책을 추천하는 이유특히 인상적인 것은 동양과 서양의 역사속에서 수학은 모두 함께 발견되어 적용되었기에 어느 한쪽에서만 수학이 발전했다고 단정짓기는 어려울것임에도, 우리는 수학적

  리포트 | 2페이지 | 6,000원 | 등록일 2023.08.30

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  영화 트로이 감상문 입니다.

  이들에게 강력히 추천하는 영화입니다. ... 그리스 신화와 역사에 관심이 있다면, "트로이"를 꼭 한 번 시청해보시길 추천드립니다.그리스 신화의 전쟁 이야기를 바탕으로 한 역사적인 액션 영화로, 영화 속에서는 그리스의 영웅들과 ... 영화 트로이는 그리스 신화의 전쟁 이야기를 바탕으로 한 역사적인 액션 영화입니다.

  리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.10.26

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  [우수 영화 감상문] 피터 닥터 감독의 영화 <소울>을 보고 작성한 감상문입니다. 디즈니가 제작한 애니메이션 영화 소울은 남녀노소 누구에게나 감동을 주는 작품입니다.

  [영화 감상문]영화 ‘소울’을 보고피터 닥터 감독의 영화 ‘소울’의 주인공 ‘조(Joe)’는 스스로 자신의 꿈이 무엇인지, 무엇이 되고 싶은지 끊임없이 묻는다. ... 오히려 공허함만 남았다.영화에서 스파크의 정의는 끝까지 모호하게 정의된다. 수많은 어린 영혼은 위인들의 업적을 통해 스파크를 깨우곤 한다.

  리포트 | 2페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.09

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  ((영화감상문A+)) 인타임(In Time) 속에 나타난 시간 빈익빈 부익부 불평등 사회 - 자본주의의 부작용, 노동자의 한계, 노동조합에 대한 영향

  두 사람은 총을 장전한 다음 더 큰 시간은행을 향하여 차를 운전하면서 영화는 끝이 난다.3. 영화 분석? ... 영화감상문인타임(In Time) 속에 나타난 시간 빈익빈 부익부 불평등 사회1. 들어가며이 영화 인타임(In Time)은 주어진 시간이 소진되면 심장마비로 사망. ... 하루 벌어 하루 사는 윌과 백만 시간 장자 실비아의 로맨스 SF, 미래사회 풍자영화에 해당한다.

  리포트 | 6페이지 | 1,200원 | 등록일 2020.10.01

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  '아이' 영화감상문

  ‘아이’ 영화감상문영화 아이는 싱글맘이자 워킹맘인 영채가 베이비시터로 아영을 고용하며 생긴 이야기를 담았다. ... 영화에선 이런 사람들에게 도움을 줘야 한다고 간절히 외치고 있었다. 마찬가지로 영화 아이에서도 영채에게 도움이 절실함을 계속해서 외친다. ... 이 영화에선 딜레마에 해당한다. 술집 손님의 접대라는 누가 보기에도 범상치 않은 이 직업이라도 아이를 위해서라면 감당해야 하는 엄마가 나을까.

  리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.05.14

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  에듀윌 과제 학점은행제 경영정보시스템 A+

  영화를 예로 들면, 이전에 봤던 영화를 기반으로 유사한 장르의 영화를 추천해주는 것이다. ... 이전에 봤던 영화와 별점을 종합해서 본인과 취향이 가까운 소비자 집단을 찾아낸 다음 그 소비자 집단이 좋아하는 작품을 선별해 추천해 주는 것이다. ... 그렇게 상장까지 하게 된 넷플릭스가 이제는 회사에서 직접 영화와 드라마를 만들며 AI 인공지능과 머신러닝을 활용하여 고객들의 시청선호도와 자료를 분석하여 소비자들에게 추천해주는 서비스로

  리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.01.02

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  기계 학습이 고객 경험을 향상시킬 수 있는 방법, 하버드 비즈니스 리뷰를 읽고 질문에 답변하시오

  Netflix의 알고리즘은 고객의 선호도와 시청 습관을 이해하고, 영화 및 TV 프로그램을 개별적으로 추천합니다. ... Netflix는 고객이 영화 및 TV 프로그램을 더 잘 찾고 시청하는 데 도움이 되도록 기계 학습 알고리즘을 개발하였습니다. ... Netflix의 콘텐츠 추천 알고리즘은 고객의 시청 습관을 이해하고 개인화된 추천을 제공하여 고객이 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 발견하고 시청할 수 있도록 합니다.

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.02.22

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  수학의 쓸모 독후감

  예를 들어 특정 영화에 얼마의 평점을 준 사람이 어떤 영화에는 또 어떤 점수를 주고 이런 데이터가 많이 있을 것이다. ... 이건 유튜브도 인스타도 나중에 다 따라한다.저자도 미래 알고리즘의 핵심이 바로 추천이 될 것이라고 했다. 내가 봐도 그렇다. ... 지금도 추천 영상 때문에 계속 잡아두는 효과를 제대로 내고 있다고 확신한다. 개인화라는 것이 바로 조건부확률로 나타난다고 한다. 사실 이건 절대 어려운 개념은 아니다.

  리포트 | 1페이지 | 1,000원 | 등록일 2024.02.27

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