Instruction
머신러닝. 기계학습을 공부하고 이를 이해하기 위해서는 기본적인 통계를 공부하게 된다. 나는 일련의 과정을 거치면서 머신러닝이 통계이고 통계가 머신러닝이라고 생각했다.
일전에 머신러닝 엔지니어 필수 질문에서 '통계적 방법과 머신러닝의 차이는?' 이라는 question을 본적이 있다.
그렇다는 말은 머신러닝 == 통계가 아니라는 전제가 된다.
통계적 방법과 머신러닝의 방법은 다르다.
머신러닝과 통계는 서로 다른 분야이긴 하지만 많은 공통점이 있다.
통계
- 통계는 데이터를 분석하여 패턴을 찾고 결론을 도출하는데 사용되는 수리적 기술이다. 통계는 데이터를 통해 불확실성을 분석하고 모델링하며, 이를 통해 결론을 내린다.
- 주로 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 등의 방법을 사용한다.
- 통계적 방법은 데이터의 분포와 관계를 이해하고 해석하는 데에 중점을 둔다.
머신러닝
- 반면 머신러닝은 데이터에서 패턴을 발견하고, 이를 통해 모델을 학습시켜 미래의 데이터에 대한 예측을 수행한다.
- 이를 위해 주로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 알고리즘을 사용한다.
- 머신러닝은 통계학에서 발전한 몇 가지 기법을 기반으로 하지만, 머신러닝은 일반적으로 더 크고 복잡한 데이터셋과 문제를 다루며, 보다 자동화된 방식으로 작동한다.
머신러닝과 통계적 방법 비교
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머신러닝 방법과 통계적 방법은 데이터 분석과 예측에 사용되는 두 가지 주요 접근 방식이다. 각각의 방법은 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 데에 다른 접근 방식을 가지고 있다.
통계적 방법은 주로 작은 데이터셋에서 사용되며, 데이터의 분포와 관계를 통계적으로 분석하여 결론을 도출한다. 통계적 방법은 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 등의 기법을 사용하여 데이터의 특성을 파악하고 예측 모델을 구축한다.
통계적 방법은 데이터의 분포와 관계를 이해하고 해석하는 데에 중점을 둔다.
머신러닝 방법은 대규모 데이터셋에서 사용되며, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 학습한다. 머신러닝 방법은 주어진 데이터로부터 모델을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다. 머신러닝 방법은 주로 패턴 인식, 분류, 회귀, 군집화 등의 작업에 사용된다. 머신러닝 방법은 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 데에 중점을 둡니다.
결론
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두 방법은 데이터 분석과 예측에 사용되는 목적과 방법이 다르지만, 종종 상호 보완적으로 사용될 수도 있다.
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통계적 방법은 데이터의 분포와 관계를 이해하고 해석하는 데에 강점을 가지며, 머신러닝 방법은 대규모 데이터셋에서 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 데에 강점을 가지고 있다.
따라서, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 통계적 방법과 머신러닝 방법을 적절히 조합하여 사용하는 것이 중요하다.
