머신러닝

OpenAI에서 개발한 GPT 3.5 기반의 대화형 인공지능서비스OpenAI?• 2015년 12월 설립된 인공지능 연구소(목표는 인류에게 이익을 주는 것) • DALL-E도 OpenAI에서 개발OpenAI와 MS와의 관계• MS가 1조 이상 투자하였으며 총10조 이상

학습(Learning)의 개념• 과거 컴퓨터를 이용한 일 처리 방법 • 사용자가 처리방법을 고안하고 단순반복적인 처리를 컴퓨터에게 지시학습(Learning)의 개념• 기계학습을 이용한 일 처리 방법 • 데이터와 원하는 결과를 컴퓨터에게 전달하면 컴퓨터가 처리 방법을

시계열 데이터• 개요• 일정시간 간격으로 측정되었거나 특정 시간 간격으로 수집된 데이터• 주기성을 가지며 현업에서 매우 흔한 형태의 데이터• 예) 금융 분야• 분석 방법• ARIMA 등 매우 다양한 통계적 시계열 분석 모델 존재• 시계열 머신러닝, 시계열 딥러닝이 최근

데이터 스케일링• 개념• 변수들의 분포나 범위를 동일하게 조정하는 전처리 작업• 필요성• 변수들의 단위가 다르기 때문에 범위 차이가 큰 변수가 함께 학습시문제가 될 수 있음• 단위가 큰 변수의 값이나 아웃라이어(outlier) 값이 학습에 큰 영향을 줄 수있음스케일링의

• 여러 나무(Tree)를 모아 숲(Forest)을 만듦으로써 더 좋은 예측을하게하는 앙상블(ensemble) 기법• 여러 의사결정나무의 분류 결과를 취합하여 투표 형태로 결론을얻음• 복원 추출로 데이터 부분집합들을 만들고, 일부 속성을 이용하여 서로 다른 여러 개의

회귀 지도학습 알고리즘• 수치 예측 문제에 사용• 인풋 변수(X)를 활용하여 숫자인(numerical) 아웃풋 변수(y)를 예측예시• 광고비 데이터를 이용하여 판매량을 예측• 고객 데이터를 이용하여 다음달 구매 금액을 예측• 기업 재무정보를 이용하여 주가를 예측회귀 지