데이터마이닝 (2) 썸네일형 리스트형 <ADsP> 3.5 정형 데이터 마이닝 (2) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 4. 인공신경망 분석 * 인공신경망 - 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델로 가중치를 반복적으로 조정하며 학습 - 신경망의 가중치를 초기화하고 훈련 데이터를 통해 가중치를 갱신하며 신경망의 구조를 선택하고, 활용할 학습 알고리즘을 결정한 후 신경망을 훈련시킴 * 뉴런의 활성화 함수 - 활성화 함수 : 활성화함수는 입력값이 특정 뉴런에서 처리되어 결과값을 생성할때 적용되는 함수 - 시그모이드 함수 : 로지스틱 회귀분석과 유사하며, 0~1의 확률 값을 가진다. - softmax함수.. <ADsP> 3.5 정형 데이터 마이닝 (1) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 데이터마이닝의 개요 * 데이터마이닝 - 데이터마이닝 : 대용량 데이터에서 의미있는 패텅을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법 * 분석방법 - 지도학습 : 의사결정나무, 인공신경망, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 등 - 비지도학습 : 연관성규칙발견, 군집분석, SOM 등 * 데이터마이닝 추진단계 - 1. 목적 설정 : 무엇을 왜 하는지 목적 설정 - 2. 데이터 준비 : 충분한 양의 데이터를 확보 - 3. 가공 : 소프트웨어에 적용할 수 있는 형식으로 가공 - 4... 이전 1 다음
