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1-2. K-Nearest Neighbor 2023.03.12
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1-1.인공지능과 머신러닝, 딥러닝
1. 인공지능이란 인공지능이란 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술이다. 인공지능은 강인공지능(인공일반지능) 과 약인공지능으로 나눌 수 있다. 강인공지능은 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템이고, 특정분야에서 사함의 일을 도와주는 보조역할을 하는 인공지능이 약인공지능 이다. 2. 머신러닝이란 머신러닝은 규칙을 일일히 프로그래밍 하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이다. (==인공지능의 하위분야) 2-1. 사이킷런 컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리로서 파이썬 API에 기반하고 있다. 3. 딥러닝이란 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하여 딥러닝 이라고 부른다. (==머신러닝의 ..
2023.03.12 -
[모각코] day11 8/24 분류분석2, 군집분석
6절. 분류분석21. 인공신경망 분석 (ANN)가. 인공 신경망이란? - 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델 - 뉴런은 기본적인 정보처리 단위 나. 인공신경망의 연구 - 1943. 매컬럭과 피츠는 인간의 뇌를 수많은 신경세포가 연결된 하나의 디지털 네트워크 모형으로 간주하고 신경세포의 신호처리 과정을 모형화하여 단순 패턴분류 모형을 개발함 - 헵은 신경세포 사이의 연결강도를 조정하여 학습 규칙 개발 - 로젠블럿은 퍼셉트론이라는 인공세포 개발 - 비선형성 한계점 발생, XOR 문제를 풀지 못하는 한계 - 홉필드, 러멜하트, 맥클랜드는 역전파 알고리즘으로 다계층 퍼셉트론 (선형성 극복) 다. 인간의 뇌를 형상화한 인공 신경망 1) 인간 뇌의 특징 : 100억개의 뉴런과 6조 개의 시냅스의 결합체 : 인간의 뇌..
2022.08.26 -
[모각코] 8/20 day10. adsp 정형데이터마이닝
5절. 정형 데이터 마이닝 1. 데이터 마이닝 개요 데이터 마이닝이란? 모든 사용 가능한 원천 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 들에 유용한 정보로 활용하는 일련의 작업! 데이터 마이닝 5단계 목적정의 데이터 마이닝 도입 목적을 명확하게 함 데이터 준비 - 데이터 정제를 통해 데이터의 품질 확보까지 포함 - 필요시 데이터 양 충분하게 확보 데이터 가공 - 목적 변수를 정의하고, 필요한 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용할 수 있게 가공 및 준비하는 단계 - 충분한 CPU와 메모리, 디스크 공간 등 개발환경 구축이 선행 데이터 마이닝 기법 적용 모델을 목적에 맞게 선택하고 소프트웨어를 사용하는 데 필요한 값 지정 검증 결..
2022.08.21 -
[모각코] day9 8/17 시계열분석
일정한 시차의 길이를 갖는 자기공분산을 측정하더라도 동일한 값을 가짐 - 정상 시계열은 항상 그 평균값으로 회귀하려는 경향이 있으며, 그 평균값 주변에서의 변동은 대체로 일정한 폭을 가짐 - 정상 시계열이 아닌 경우 특정 기간의 시계열 자료로부터 얻은 정보를 다른 시기로 일반화할 수 없음 3. 시계열자료 분석방법가. 분석방법 - 회귀분석, Box-Jenkins방법, 지수평활법, 시계열 분해법 등이 있음 나. 자료 형태에 따른 분석방법 1) 일변량 시계열 분석 - 시간을 설명변수로 한 회귀모형주가 소매물가지수 등 하나의 변수에 관심을 갖는 경우의 시계열분석 2) 다중 시계열분석 - 계량경제 모형, 전이함수 모형, 개입분석, 상태공간 분석, 다변량 ARIMA 등 - 여러 개의 시간에 따른 변수들을 활용하는 ..
2022.08.19 -
[모각코] day8 8/13 기초 통계분석
2절. 기초 통계분석 1. 기술통계 가. 기술통계의 정의 - 자료의 특성을 표, 그림, 통계량 등을 사용하여 쉽게 파악할 수 있도록 정리/요약하는 것 - 자료를 요약하는 기초적 통계를 의미 - 데이터 분석에 앞서 데이터의 대략적인 통계적 수치를 계산해봄으로써 데이터에 대한 대략적인 이해와 앞으로 분석에 대한 통찰력을 얻기에 유리함 예시) 줄기-잎 그림, 도넛차트, 히스토그램, 상자수염그림 나. 통계량에 의한 자료 정리 1) 중심 위치의 측도 가) 자료(데이터) 나) 표본평균 다) 중앙값 2) 산포의 측도 - 대표적인 산포도는 분산, 표준편차, 범위 및 사분위수범위 가) 분산 나) 표준편차 다) 사분위수범위 라) 사분위수 마) 백분위수 바) 변동계수 사) 평균의 표준오차 3) 분포의 형태에 관한 측도 가)..
2022.08.14