1. 개념데이터 분석, 머신러닝(딥러닝)을 수행하기 전에 데이터를 가공, 변경, 정체하는 일련의 과정ML 모델에 적용하려면 데이터셋은 다음 조건을 갖춰야 함결측치(NULL) 값이 허용되지 않음문자열도 허용되지 않음2. 유형결측치 처리결측된 데이터가 너무 많은 경우 -> 열 전체를 삭제결측된 데이터가 일부인 경우 -> 다른 값(평균값, 최빈값 등)으로 대체데이터 인코딩(Label Encoding, One-hot Encoding)문자열은 변환이 필요Label Encoding : 범주형 데이터를 숫자로 일대일 매핑(ex. 조류: 1, 포유류: 2)One-hot Encoding : 피처 값의 유형에 따라 새로운 피처를 추가해 고유 값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지 칼럼에는 0을 표시하는 방법스케일링(..

1. 개념입력변수(독립 변수)에 기초하여 출력변수(종속 변수)을 설명하거나 예측하는 통계적 모델오차를 최소화 할 수 있는 기울기와 절편을 계산하는 과정회귀분석은 입력변수와 출력변수에 선형적 관계가 존재해야 예측 성능이 좋음2. 유형단순 선형회귀(Simple Regression) : 입력변수가 1개다중 선형회귀 : 입력변수가 k개다항선형회구 : 입력변수와 출력변수와의 관계가 1차 함수 이상인 관계로지스틱 회귀(Logistic Regression) : 회귀식을 이용한 분류모델(이진분류)페널티(정규화, Regulization) 기법을 사용한 회귀분석오버피팅을 막기 위한 방법Redgie, Lasso, elasticNet 등비선형 회귀 : 입력과 출력이 비선형 관계3. 모델 이해3.1 기본 표현식y = b + W..

머신러닝이란인공지능 : 지능적인 기계 / 프로그램의 제작과 관련된 분야, 인터넷과 GPU의 발전으로 주목받기 시작머신러닝 : 주어진 데이터를 분석하여 별도의 명시적인 프로그래밍 없이 규칙이나 지식을 스스로 추출하는 방법을 개발하는 연구 분야딥러닝 : 심층 신경망에 기반한 학습 방법※ 심층 신경망 : 인간의 뇌 세포 상호작용(다수의 이전 뉴런으로부터 입력을 받아 합을 구하고 임계치를 넘으면 다음 뉴런에 전달)을 모방처리 과정1. 학습 과정 : 입출력의 관계를 알려주는 모델을 찾는 과정2. 추론 과정 : 실제 데이터에 모델을 적용해 결과를 얻는 과정시스템 개발 과정1. 문제 파악2. 데이터(학습 데이터 및 테스트 데이터) 수집 및 이해3. 전처리 : 입력 데이터에 대해 중복 및 불필요 데이터를 제거4. 특징..