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빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158

딥러닝 인공신경망 구축시 고려사항 신경망을 구축할 때 고려해야 하는 여러 가지 중요한 사항이 있습니다. 이러한 고려 사항은 모델의 효율성, 성능 및 안정성에 영향을 미칩니다. 아래에서 신경망을 구축할 때 고려해야 하는 중요한 사항에 대해 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터 품질: 신경망 모델의 성능은 데이터 품질에 크게 의존합니다. 오류, 이상치 또는 누락된 데이터를 처리하고 품질을 향상하는 데이터 정제 작업이 필요합니다. 데이터 분할: 데이터를 학습, 검증 및 테스트 세트로 분할하여 모델을 평가하는 데 사용해야 합니다. 2. 모델 아키텍처 선택: 아키텍처 유형: 어떤 문제를 해결하느냐에 따라 적절한 신경망 아키텍처를 선택해야 합니다. 이미지 처리에는 합성곱 신경망(CNN)이 효과적이며, 순환 신경망(RNN)은 순차 데.. 2023. 11. 10.
의사결정나무 분석 4단계 의사결정나무 분석은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 매우 중요한 도구 중 하나로, 데이터에서 규칙 기반의 의사결정 트리를 생성하여 문제를 해결하고 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다. 이를 위해 다음과 같은 주요 단계가 필요합니다. 1. 성장 (Growth): 모델의 생성 과정을 성장 단계라고 합니다. 이 단계에서 데이터를 기반으로 의사결정 트리를 만듭니다. 시작 단계에서는 모든 데이터 포인트가 루트 노드로 간주되며, 각 단계에서 데이터를 분할하여 하위 노드로 이동합니다. 분할은 주어진 기준, 예를 들어 특정 변수의 값을 기준으로 이루어집니다. 2. 가지치기 (Pruning): 성장 단계에서 생성된 의사결정 트리는 복잡하고 과적합의 가능성이 있는 모델일 수 있습니다. 가지치기는 이러한 문제를 해결하기 위.. 2023. 11. 4.
의사결정나무(Decision Tree)의 다양한 활용 의사결정나무는 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 도구로, 세분화, 분류, 예측, 차원 축소, 교호작용 및 변수 선택, 그리고 범주 병합 또는 연속형 변수의 이산화 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 1. 세분화 (Segmentation): 의사결정나무는 데이터를 서로 다른 그룹 또는 세그먼트로 나누는 데 사용됩니다. 이를 통해 고객, 제품, 지역 등을 기반으로 세분화된 마케팅 전략을 개발하거나 개별 고객 또는 그룹의 특성을 파악할 수 있습니다. 2. 분류 (Classification): 가장 일반적인 의사결정나무의 사용법 중 하나로, 이산형 레이블 또는 클래스로 데이터를 분류합니다. 스팸 이메일 분류, 질병 진단, 고객 이탈 예측 등 다양한 분류 문제에 적용됩니다. 3. 예측 (Prediction): .. 2023. 11. 3.
분류모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 분류 모델을 평가하는 기준은 모델의 성능을 측정하고 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 판단하는 데 중요합니다. 아래에서는 주요한 분류 모델 평가 기준과 각각의 평가 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 정확도 (Accuracy): 정확도는 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 (참 양성 + 참 음성) / 전체 샘플 수로 계산됩니다. 정확도는 클래스 균형이 잘 맞는 경우에 유용하며, 클래스 불균형 데이터에서는 조심해야 합니다. 2. 정밀도 (Precision): 정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 참 양성 / (참 양성 + 거짓 양성)으로 계산됩니다. 정밀도는 거짓 긍정을 줄이는 데 중요하며, 거짓 긍정이 비용이.. 2023. 11. 2.

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