머신러닝 & 딥러닝 #1_1 Data Analytics

이번에 대학교에서 5일 동안 하는 머신러닝&딥러닝 강의를 들었다. 그 내용을 복습하는 차원에서 내용을 요약하려고 한다. 일단 시작하기 전에, What is Data Analytics? 단어를 나눠서 생각해보자. Data는 행위의 결과 즉, 만들어지는 것이며 정보(Information)와 차이가 있다. 태생이 복수형이며 그 특징들은 ①여러개의 자료들 ②생성되는 것 ③과거의 결과 ④구조(Structure) ⑤형식(Type) 이 정도가 있으며 구조와 형식이 데이터 사용에서 중요하다. (이번 교육에서 중요) 그렇다면 Analytics(분석)은? 분석은 통계(statistics)적으로 '데이터의 특징을 확인' 하는 것이다. (확인 = 수학적 연산) 특징은 평균과 산포도로 나눌 수 있다. * 평균(중심화 경향치) ..

2019.12.29