Machine Learning6 [EDA Practice] EDA란? EDA(Explanatory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) : 통계 그래픽 및 기타 데이터 시각화 방법을 사용하여 주요 특성을 요약하기 위해 데이터 세트를 분석하는 접근 방식 처음 원본 데이터를 보면 무엇부터 시작해야 할지 막막하다. 원본 데이터는 생각보다 난잡하기 때문에, 데이터를 보자마자 바로 분석 기법을 정하고 데이터 분석에 들어가는 사람은 없을 것이다. 데이터 분석에 들어가기 앞서서, 어떤 특성(column)이 중요한 특성인지, 특성들끼리의 관계는 어떤지, 데이터의 분포는 어떤지 등등 데이터를 이해하며 인사이트를 얻는 과정이 필요하다. 데이터에 대한 이해를 잘할수록, 즉 EDA를 잘할수록 데이터 분석 프로젝트를 더 수월하게, 그리고 더 좋은 분석 결과물을 얻어낼 수 있을 거라는 .. 2023. 1. 20. [Machine Learning] 지도 학습 vs 비지도 학습 vs 강화 학습 머신러닝을 공부하다 보면 쉽게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 말들을 찾아볼 수 있다. 이름만 얼핏 들으면 지도 학습과 비지도 학습은 서로 반대되는 개념이고, 강화 학습은 점점 학습으로 인해 알고리즘이 강화되어가는 느낌이 든다. 하지만 나는 '지도'라는 단어 자체의 뜻이 헷갈렸다. 지도 학습에서의 지도는 다음과 같다. 지도(Supervised) : 어떤 목적이나 방향으로 가르쳐 이끌어 가는 것. 처음에 나는 어떤 지도(Map)가 있어서 그 방향으로 학습을 진행해나간다는 뜻인줄 알았지만, 누군가가 이끌어준다는 뜻의 지도였다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 간의 차이는 다음과 같다. 1. 지도 학습(Supervised Learning) 지도 학습은 정답이 있는 데이터(labelled da.. 2023. 1. 19. 이전 1 2 다음
