1: 데이터 마이닝: 이 장에서는 데이터 마이닝의 기본 사항을 소개하며, 로봇 공학에서 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 알고리즘과 도구를 적용하는 방법에 중점을 둡니다.

2: 머신 러닝: 데이터 마이닝과 머신 러닝의 교차점을 살펴보고, 로봇 시스템에서 패턴을 인식하고 예측을 수행하도록 모델을 훈련하는 방법을 보여줍니다.

3: 텍스트 마이닝: 텍스트 마이닝을 심층적으로 살펴보며, 로봇 시스템이 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다.

4: 연관 규칙 학습: 로봇의 의사 결정을 개선하는 데 중요한 데이터의 숨겨진 관계를 발견하는 연관 규칙 마이닝 기술을 소개합니다.

5: 구조화되지 않은 데이터: 로봇 공학의 맥락에서 이미지나 오디오와 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 과제와 방법을 논의합니다.

6: 개념 드리프트: 이 장에서는 머신 러닝 모델이 새로운 데이터가 로봇 성능에 영향을 미치는 변화를 도입함에 따라 시간이 지남에 따라 어떻게 적응하는지 설명합니다.

7: Weka(소프트웨어): 데이터 마이닝을 위한 인기 있는 오픈소스 소프트웨어인 Weka를 사용하여 로봇 애플리케이션에서 다양한 마이닝 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다.

8: 프로파일링(정보 과학): 시스템의 동작을 이해하고 미래 행동을 예측하여 로봇 의사 결정을 향상시키는 데 사용되는 프로파일링 기술에 중점을 둡니다.

9: 사기 탐지를 위한 데이터 분석: 데이터 마이닝이 로봇이 금융이나 보안과 같은 다양한 분야에서 사기와 이상을 식별하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다.

10: ELKI: 고급 데이터 마이닝 기술에 유용하고 로봇 시스템에 적용되는 ELKI 프레임워크에 대한 심층적인 분석을 제공합니다.

11: 교육 데이터 마이닝: 교육 데이터 마이닝이 로봇 지원 학습 환경과 개인화된 교육을 개선할 수 있는 방법을 조사합니다.

12: 지식 추출: 대규모 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하여 로봇이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 안내하는 프로세스를 살펴봅니다.

13: 데이터 과학: 로봇 공학의 필수적인 부분으로서 데이터 과학을 소개하고, 더 똑똑하고 더 유능한 로봇을 구축하기 위한 기반을 제공합니다.

14: 대규모 온라인 분석: 로봇이 새로운 정보에 즉시 적응할 수 있도록 보장하는 방대한 데이터 세트를 실시간으로 처리하는 기술을 논의합니다.

15: 데이터 마이닝의 예: 이 장에서는 로봇 공학에서 데이터 마이닝 응용 프로그램의 실제 사례를 제시하고 실용적인 유용성을 보여줍니다.

16: 인공 지능: 인공 지능이 데이터 마이닝 기술과 통합되어 로봇에 고급 의사 결정 기능을 제공하는 방법을 살펴봅니다.

17: 지도 학습: 지도 학습 모델과 레이블이 지정된 데이터를 통해 로봇을 특정 작업에 대해 훈련하는 데 사용되는 방법에 중점을 둡니다.

18: 신경망(머신 러닝): 신경망을 소개하고 고급 로봇 공학 및 자율 시스템에 필수적인 인간의 뇌 기능을 모방하는 방법을 설명합니다.

19: 패턴 인식: 로봇이 원시 데이터에서 객체, 제스처 또는 음성을 식별할 수 있도록 하는 패턴 인식 기술을 논의합니다.

20: 비지도 학습: 로봇이 사전 정의된 레이블 없이 데이터에서 학습하여 더 큰 자율성을 확보할 수 있도록 하는 비지도 학습 기술을 다룹니다.

21: 학습, 검증 및 테스트 데이터 세트: 머신 러닝 모델을 평가하고 개선하여 로봇의 정확도와 신뢰성을 개선하는 데 있어 데이터 세트의 중요한 역할을 설명합니다.