CMS의 AI 개발기록

1. 업종별 예측활용 예시 서비스 >> 이털고객 예측 제조 >> 생산장비 고장예측 금융 >> 최적투자전략 예측 판매 >> 수요예측 보험 >> 과다청구여부 예측 광고 >> 출시상품의 반응 예측 2. 모델링의 핵심 예측하려는 대상인 Y를 여러개의 X를 대입한 함수식(모델)을 만듦으로써 예측한다 기존의 함수 함수에 X를 대입해 Y에 해당하는 값을 찾아내기 위한 체계 모델링에서의 함수 수많은 X와 Y데이터가 이미 존재함 X와 Y를 연결짖는 함수(모델)을 만들어내는 것 X와 Y의 패턴 찾기 Y=X1+X2 모델링 예시) 됴요타 자동차 가격예측 주행거리, 마력, 용량데이터로 가격을 예측 Y = 가격 X1 = 주행거리 X2 = 마력 X3 = 용량 모델링의 핵심문제 1: 실제 가격과 완벽하게 맞는 예측이 가능할까? 실제..

머신러닝에서 일반으로 사용하는 변수행렬 1. 예측 모델링 예측 모델링 = x, y의 관계를 함수식으로 표현하는 것 예측하고자 하는 Y 변수의 종류에 따라 모델링의 종류가 나눤다. 2. 수치예측 Regreession Y가 연속형 변수 일때 사용하는 모델 연속형 변수란? 가격, 길이, 압력, 두께 등 숫자로 표현이 가능하고 절대적인 비교기준(cm, ml, kg등등의 단위)이 존재하는 변수 예) 2cm는 1cm에 비해 1cm 만큼 길다. 수치예측이란? x값과 y값의 관계를 선으로 표현해 새로운 x에 대응하는 y를 도출한다. 수치예측 예시 주행거리(X1) 마력(X2) 용량(X3)로 가격(Y)설명하는 수치예측 모델 생성 새로운 주행거리(X1) 마력(X2) 용량(X3) 데이터들로 가격예측 3. 범주예측, 분류 Cl..

1. 머신러닝이란? 논리적인 절차(알고리즘)를 만들어 컴퓨터에 데이터를 학습시킴으로 문제상황에 가장 최적화된 답을 도출하는 것 2. 변수관련 용어 관측치: 데이터를 추출하고자 하는 대상 변수: 각 관측치가 가지고 있는 특성들 다변량 데이터 : 2개 이상의 변수를 가진 데이터 단별량 데이터: 변수 1개 데이터 3. 기계학습을 위한 변수 분류 X: 독립변수, 예측변수, 입력변수 Y:종속변수, 반응변수, 출력변수 4. 함수와 모델링의 비교 함수 x를 입력하면 함수식에 따라 y가 도출됨 모델링 x와 y를 통해 함수식(모델)을 만들어 내는 과정 데이터 수집으로 얻어진 변수들이 있을 떄 내가 해석하고자 하는 현상(데이터)을 y로 두고 이를 설명할 변수로 x를 둠으로써 모델을 만들고 새로운 x데이터가 들어왔을때 이를..