[(빅)데이터 분석] 데이터 분석의 이해 - 기계학습의 이해 및 데이터 분석 사례

기계학습의 이해 - What is the Machine Learning?

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1. Supervised Learning

- Input Target 의 pair

: 이산형 - Classification

SVM

k-NN

Naive Bayes

Decision Tree

Random Forest

Logistic Regression

Neural Network

: 연속형 - Regression

Linear Regression

k-NN

SVM

Random Forest

2. Unsupervised Learning

- 자율학습 input만

: Cluster

k-Means

Hierarchical clustering

PCA(Principal Component Analysis)

Neural Network

: Association

Apriori

3. reinforcement Learning

Reward와 Penalty 부여

4. Semi-supervise Learning

1+2

Artificial Neural Network -> Deep Learning

선형모델 (Linear Fitting) -> 비선형변환(Nonlinear Transformation)

Optimization: 최적의 값 찾기

- Backpropagation

:local 문제 -> DBN

CNN(convolutional Neural Network)

RNN(Recurrent Neural network): Vanishing gradient 문제 해결 

자동번역, 음성인식 등 활용

사례들 여러가지로 검색해서 추가적으로 또 올려야지

Generate Image

- Deep Dream

참조: https://deepdreamgenerator.com/

딥드림은 예전에 혐짤 제조기로 유명했ㅈ....

Natural Sentence (NLP)

- 실시간 하이라이트 생성 모델

참조: https://youtu.be/qh_wnWuckeM

- 경기 결과 생성

출처: http://www.gameple.co.kr/news/articleView.html?idxno=141084

내가 젤 관심있어하는 분야 중 하나 ... 

음악 가사 데이터를 분석하면서 얼마나, 한국어가 힘든아이인지 깨달았다.

ps.ncsoft는 진짜 대단한듯;

Robot Advisor

Self-driving Car

- Google

자율 주행 자동차는 이미 어느정도 기술이 발전되어있는 것 같은데, 사고의 위험성 등으로 인해서.. 말이 많은 것같다

출처: http://www.itworld.co.kr/news/103650

데이터 분석 사례

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VMS(Virtual Metrology System)

설비데이터와 실측된 계측값의 관계를 모형화 하여 계측되지 않은 공간의 가상 값을 생성하는 것

계측값의 이상 변동을 조기에 감지하고 공정능력 향상을 통한 원가 절감에 기여한다.

참조: http://ide-research.net/papers/2015_KEIT_SROM.pdf