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1. 인공신경망(ANN : Artificial Neural Network) (1) 인공신경망의 특징 - 인공신경망은 인간의 두뇌 신경세포인 뉴런을 기본으로 한 기계학습기법으로 하나의 뉴런이 다른 뉴런들과 연결되어 신호를 전달, 처리하는 구조를 본떴다. - 입력 데이터가 들어가면서 신호의 강도에 따라 가중치 처리되고 활성화 함수를 통해 출력이 계산되는데 학습을 거쳐 원하는 결과가 나오게끔 가중치가 조정된다는 점이 주요 특징이다. - 신경망 모형은 높은 복잡성으로 입력 자료의 선택에 민감하다. - 범주형 변수 일정 빈도 이상의 값으로 비슷하고 범주가 일정한 구간이어야 한다. 연속형 변수 입력변수 값들의 범위가 큰 차이가 없어 표준화가 가능한 경우에 보다 적합하다. 범주형 변수 일정 빈도 이상의 값으로 비슷하..

1. 분석기법 개요 (1) 학습 유형에 따른 데이터 분석 모델 ① 지도학습(Supervised Learning) - 주어진 데이터에 대해 정답을 부여하고 동일한 정답이 나오도록 분류 또는 새로운 데이터의 정답을 예측하도록 학습한다. - 세부적으로 지도학습 모델은 크게 분류와 예측 모델로 구분되며 각 부문별 활용되는 데이터분석 기법은 다음과 같이 나뉜다. ※ 분류와 예측 모델을 구분할 줄 알아야 한다. ② 비지도학습(Unsupervised Learning) : 정답없이 컴퓨터 스스로 입력데이터 패턴을 구분하도록 학습한다. ③ 준지도학습(Semi-supervised Learning) : 효율적 학습을 위해 목표값이 표시된 데이터와 표시되지 않은 데이터를 모두 학습에 사용함으로써 주어진 데이터 특징을 표현하는..