지도학습2 4. 데이터 분석 및 모델링 _ (2-3) 머신러닝 기반 분석 모형 더보기[ Data Analysis Process ]1. 분석 주제 정의2. 데이터 수집3. 데이터 전처리4. 데이터 분석 및 모델링 1) 데이터 분할 2) 분석 모델 설정 3) 분석 모형 정의 4) 모델 검증/테스트5. 결과 해석 및 시각화 분석 모델 설정 3. 머신러닝 기반 분석 모형: 데이터의 패턴을 학습해, 이를 바탕으로 예측/분류 수행 더보기1. 지도학습 1) 회귀 2) 분류 2. 비지도학습 1) 군집화 2) 차원 축소 3) 밀도 추정 4) 연관 규칙 3. 강화학습 1) 지도학습(Supervised Learning): 정답이 있는 데이터(labelled data)로 모델을 학습해 예측/분류 작업을 수행 (1) 회귀(Regression)선형회귀(Linear.. 2024. 6. 13. ML) 머신러닝 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 1) 인공지능 - 기계를 사람처럼 지능적으로 만듬 - 기계는 알고리즘을 기반으로 문제 해결 → 인공지능은 문제를 해결하는 알고리즘 규칙이 생성되는 과정에서 자체 규칙 시스템 구축 - 인공지능은 자체적으로 문제 해결 가능 2) 머신러닝 - 자체 규칙을 만들기 위해 제공된 데이터 분석 후 학습 ← 데이터가 많을수록 정확도↑ - 학습을 바탕으로 어떤 문제에 대한 판단, 예측 3) 딥러닝 - 인간의 뇌는 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터 학습 - 데이터를 스스로 학습 머신러닝 1) Supervised Learning(지도학습) - Classification(분류) - Regression(회귀) 2) Unsupervised Learning(비지도학습) - Dime.. 2024. 1. 7. 이전 1 다음
