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(SM) 머신러닝(Machine Learning) - 지도학습, 비지도학습, 강화학습

참고 1 패스트캠퍼스 온라인강의 머신러닝과 데이터분석 A-Z 참고 2 https://blog.naver.com/handuelly/221823696658 참고 3 https://wendys.tistory.com/169 머신 러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용해서 컴퓨터를 학습 시키는 것으로, 구현하는 알고리즘(방법)은 3가지로 구분된다. 1 - 지도학습, 2 - 비지도학습, 3- 강화학습 1. 지도학습(supervised learning) Y = F(X)에 대하여 입력 변수(X)와 출력 변수(Y)의 관계에 대하여 모델링하는 것 데이터(x, input)에 대한 명시적 정답인 레이블(y, output)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 예를 들어 3x5 = 15, 6x4 =24등을 ..
데이터 사이언스 메뉴얼/Machine Learning 2020. 3. 2. 00:50
데이터 사이언스 관련 정보 정리

1. 데이터 사이언스의 개념 1- 1 데이터 사이언스란? 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출할 때, 과학적 방법론과 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야 IT프로그래밍 기술, 통계적 분석능력, 인문학적인 사고가 균형있게 잡혀있어야 함 현재는 데이터 엔지니어링, 분석, 마케팅 등 여러분야에 쓰이고 인공지능(머신러닝,딥러닝)에도 매우 유망있고 촉망받는 분야 1-2 필요한 지식과 학문 1) IT프로그래밍 기술 Python, R 등등 언어 : 데이터 사이언스 분야에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어로 Python(범용성)과 R(통계 특화)이 있다. 그 외에 C언어 계열이나 java와 같은 객체 지향 언어를 더불어 공부하면 좋음. 데이터 분석 라이브러리 : 대표적으로..
데이터사이언스 정보 2020. 2. 26. 14:22