데이터마이닝 2

[4과목] 데이터 분석 개요

1. 시각화 전통적 데이터 분석 과 빅데이터 분석의 차이는 "시각화" EDA과정은 시각화가 필수 2. 공간분석 공간분석(spatial analysis): 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화 3. 탐색적 자료 분석(EDA) 특이한 점이나 의미 있는 사실을 도출하고 분석의 최종 목적을 달성해가는 과정 구조적 관계를 알아가는 과정 4가지 주제: 저항성 강조, 잔차 계산, 자료변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성 4. 통계분석 기술통계(descriptive statistics): 표본데이터에 대해 숫자나 그래프로 표현 추론통계(inferential statistics): 표본의 표본통계량으로 부터 모집단의 특성인 모수에 관해 통계적으로 추론 5. 데이터 마이닝 대용량 데이터에 대해 관계, 패턴, 규칙등을 탐색..

인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

흔히 인공지능 = 딥러닝 인것처럼 착각하는 사람들이 많다. 나는 아직도 이분야에 비전문가들이 와서 얘기하는 것이 맘에 안든다.. 1. 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 인간의 학습 능력과 같은 기능을 수행하는 기계의 능력 인공지능(人工知能, 영어: artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템 - 위키피디아 인공지능 이라는 말 뜻에는 어디에도 인공신경망 모형을 쓴다느니 파이썬으로 코딩을 한 프로그램이라는 말이 없다. 즉, 인공지능 이란 말은 학술적, 추상적인 용어일 뿐이다. 그렇기에 '인공지능'이라는 말을 창시한 존 매카시(Joh..

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