1) 학습한 내용

1.Machine Learning

개념

"인간이 개발한 알고리즘을 컴퓨터 언어를 통해 기계에게 학습 시키는 행위"
-인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법
-기계에게 데이터를 주어 학습을 시킴(기계학습)
-수학적인 알고리즘을 이용
-사람이 찾아서 기계한테 알려주는 computer science와 달리 데이터를 많이 줘서 기계가 스스로 찾게 한다

2.Machine Learning algorithm

머신러닝의 종류

①Supervised Learning
-지도학습
-문제와 정답(Feature & Label)제공
-예측,추정,분류
classfication(분류)
Regression(회귀)

②Unsupervised Learnig
-문제(Feature)만 제공
-anomaly(이상징후 감지):특정한 값보다 넘어가는 것을 감지

③Reinforcement Learnig
-강화학습

Machine Learnig까지의 단계

①Business Domain에 대한 이해
②Business Problem에 대한 이해
③Right Data/Column/Algorithm을 선택
④Machine Learning과 결합

3.Orange Data Mining

orange data mining
-데이터에 대한 기본 지식이 없이도 데이터 처리 및 시각화,그리고 머신 러닝을 직접적으로 적용해볼 수 있는 도구
-GPL 라이선스
-버전 3.0부터 파이썬 라이브러리를 활용

오렌지 데이터마이닝 프로그램을 이용해 데이터분석,그래프,오차계산 등의 활동

4.K-ICT 빅데이터 센터

K-ICT 빅데이터 센터
-회원가입 및 교육동영상 시청