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머신러닝3

[ADsP] 지도학습 vs. 비지도학습 (머신러닝의 알고리즘) 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용해 컴퓨터를 학습시키는 방법론을 뜻한다. 머신러닝의 알고리즘 분류에는 크게 비지도학습, 지도학습, 강화학습으로 나누어져 있으며, ADsP 시험 3과목 에 가장 자주 나오는 개념으로 비지도학습과 지도학습은 꼭 알아두어야 한다. 각 학습의 특징과 모델들을 기억하도록 하자. 지도학습(Supervised Learning)이란? 지도학습 - 정답이 있는 데이터를 활용해 분석 모델을 학습시키는 것 컴퓨터가 학습할 때 입출력 데이터가 모두 필요함 독립변수에 따른 종속변수가 있음 예시) 입력 - 고양이 사진 10장, 강아지 사진 10장에 대한 정보, 출력 - 새로운 사진을 입력받을때 동물을 판별 회귀(regression) - 연속형 종속변수 선형회귀분석, 의사결정.. 2024. 2. 23.
NeRF와 Gaussian Splatting이란 무엇일까? 차이점은? (2D를 3D로 바꾸기) 오늘은 컴퓨터 그래픽에서 혁신적인 기술 NeRF와 Gaussian Splatting을 알아볼까요? 이 기술들은 모두 3D 장면을 생생하게 만들어내주죠.우선, 각각의 기술에 대해 간단히 알아봅시다. Nerf란? 가상 현실의 엿보기 NeRF (Neural Radiance Fields)는 다 각도에서 촬영된 2D 이미지 모음을 3D 장면으로 완벽하게 시각화할 수 있는 기술입니다. 이 기술은 가상 현실, 게임 개발, 영화 제작 등 다양한 분야에서 사용됩니다.NeRF의 기본 아이디어는 간단합니다. 다각도의 뷰에서 물체의 이미지와 카메라의 위치를 고려하고, 이를 기반으로 장면을 표현하는 함수(continuous volumetric scene function)를 학습합니다. 간단히 말하자면, 불연속적인 2D 이미지를.. 2024. 1. 31.
ADsP 1과목 Day 3 <가치 창조를위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트> 요약 + 기출 PART 1 데이터 이해 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트 빅데이터 분석과 전략 인사이트 #빅데이터 회의론의 원인 부정적 학습효과 → 과거의 고객관계관리(CRM): 공포 마케팅, 투자대비 효과 미흡 부적절한 성공사례: 빅데이터가 필요 없는 분석사례, 기존 CRM의 분석 성과를 빅데이처 분석 성과로 과대 포장 → 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함 # 일차원적인 분석 vs. 전략도출 위한 가치기반 분석 산업별 분석 애플리케이션 (일차적 분석) 금융서비스: 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램 트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성분석 병원: 가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리 에너지: 트레이딩, 공.. 2024. 1. 20.

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