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์šฐ๋ฆฌ ์—„๋งˆ๋„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ (๊ธฐ์ดˆ์‹ค์Šต)

AI๋ฅผ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ์ฒซ๋ฒˆ์งธ ๊ฑธ์Œ : ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์ž…๋ฌธ์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ตœ์ ์˜ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋งŒ๋“ค์—ˆ๋‹ค! ๊ทธ ์ค‘ ๋‘๋ฒˆ์งธ, ๋ฐฐ์› ๋˜ ์ด๋ก ๊ณผ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๋งค์นญ์‹œํ‚ค์ž ! ์ด์ œ๋Š” ์‹ค์ „์ด๋‹ค ! ๋ฐฐ์› ๋˜ ์ด๋ก ์„ ์ฝ”๋“œ๋กœ ํ’€์–ด๋‚ด๋ฉฐ ๋‚ด ์ง€์‹์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋ฐ˜๊ณผ ์ž์‹ ๊ฐ์„ ๋‹ค์ง€๋Š” ๋‹จ๊ณ„

17๋ช… ์ด ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜๊ณ  ์žˆ์–ด์š”.

์ž…๋ฌธ์ž๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ค€๋น„ํ•œ
[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ์ด๋ก  ์‹ค์Šต ๋ชจ๋‘] ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฐ ๊ฑธ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”

  • โญ ๋ชจ๋ธ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ VS ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ

  • โญ ๋ชจ๋ธ๋ณ„ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์ž‘๋™๋ฐฉ์‹ ์ดํ•ด

  • โญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ๋ณธ์ƒ์‹

  • โญ ๋ถ„๋ฅ˜, ํšŒ๊ท€, ๊ตฐ์ง‘ํ™”, ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ ์‹ค์Šต

  • โญ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ํŠœ๋‹ ๊ธฐ๋ฒ•

๐Ÿ“ข์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋น„์ „๊ณต์ž๋ฅผ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” ๊ฐ•์˜ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ์•„์ฃผ ์‰ฝ๊ฒŒ ํ’€์–ด๋ƒˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค !

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์ด๋ก ๊ฐ•์˜, ๊ฒ๋จน์ง€ ์•Š์œผ์…”๋„ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค !

์šฐ๋ฆฌ ์—„๋งˆ๋„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ (๊ธฐ์ดˆ์‹ค์Šต)

์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ(AI)

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹

Scikit-Learn

๊ณผ์ •์†Œ๊ฐœ

  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ฝ”๋“œ ์‘์šฉ์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐœํŒ, ๋ฐ”๋กœ ์ด๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๋น„์ „๊ณต์ž ์‹ ๋ถ„์œผ๋กœ ๋‹จ 5๊ฐœ์›”๋งŒ์— ๊ณต๋ชจ์ „ ์ตœ์šฐ์ˆ˜์ƒ ๋ฐ ์šฐ์ˆ˜์ƒ, ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ ์šฐ์Šน ๋ฐ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๋Œ€์ƒ ๋ฐ ์šฐ์ˆ˜์ƒ์„ ๋ฐ›์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

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๊ฐ•์˜๊ฐœ์š”

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  • ์ด๋ก ๊ฐ•์˜์—์„œ ๋ฐฐ์› ๋˜ ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์‹ค์Šต์— ์ ์šฉ์‹œ์ผœ ์ž์‹ ์˜ ์ง€์‹์„ ์ ๊ฒ€ํ•˜๊ณ  ํ•ด๋‹น ๋‚ด์šฉ์„ ์ฝ”๋“œ๋กœ ์ ์šฉํ•˜๋ฉฐ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๋ถ„์•ผ ์ž…๋ฌธ์— ๋Œ€ํ•œ ๋‘๋ ค์›€๊ณผ ๊ฑฑ์ •์„ ์™„์ „ํžˆ ๋ถ€์…”๋ฒ„๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

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  • ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ค‘์—์„œ ์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฑฐ์˜ ๋ชจ๋“  ๋ถ€๋ถ„์„ ์•„์šฐ๋ฅด๊ณ  ์žˆ๋Š” ๊ธฐ์ดˆ ๊ณผ์ •์ด๋ฉฐ, SVM์ด๋‚˜ ROC-AUC, ์ฐจ์›์ถ•์†Œ ์ž์—ฐ์–ด์ฒ˜๋ฆฌ(NLP) ๊ฐ™์€ ๊ฐœ๋…๋“ค์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ฌํ™” ์ด๋ก ์—์„œ ๋‹ค๋ฃจ๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๋ชจ๋“  ๊ฐ•์˜ ํ•™์Šต์€ ์ถ”ํ›„ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜์— ํฌ์ปค์Šค๊ฐ€ ๋งž์ถฐ์ ธ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๋ถ€ํ„ฐ ํƒ„ํƒ„ํ•˜๊ฒŒ ๊ธฐ์ดˆ๋ฅผ ๋‹ค์ง€์‹ค ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ์ถ”์ฒœ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

์‹ค์Šต ์ง„ํ–‰ ๋ฐฉ์‹

์‹ค์Šต ๋ฌธ์ œ ํŒŒ์ผ์„ ๋ฐ›๊ณ  ๋จผ์ € ์‚ดํŽด๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.

๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๋ฌธ์ œ์˜ ๋นˆ์นธ์„ ์ฑ„์šฐ๋ฉฐ ์ดํ•ดํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์‹ค์Šต ๊ฐ•์˜ STEP

1. ๋ชจ๋ธ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ VS ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ (์ด๋ก )

์‹ค์Šต์„ ์œ„ํ•ด ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

2. Decision Tree ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ (์ด๋ก )

Decision Tree ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

3. Ensemble ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ (์ด๋ก )

Voting, Bagging, Boosting ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

4. ๋ถ„๋ฅ˜ ์‹ค์Šต (์‹ค์Šต)

๋ฐฐ์› ๋˜ ๋ชจ๋ธ๋“ค์„ ํ†ตํ•ด ๋ถ„๋ฅ˜๋ชจ๋ธ ํ•™์Šต๊ณผ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ํŠœ๋‹์„ ์ง์ ‘ํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„

4. ์„ ํ˜•ํšŒ๊ท€๋ชจ๋ธ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ (์ด๋ก )

LinearRegression์˜ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๊ฐ€ ์—†๋Š” ์ด์œ , Ridge, Lasso, ElasticNet, PolynomialFeatures ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์—

๋Œ€ํ•ด ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

5. ํšŒ๊ท€ ์‹ค์Šต (์‹ค์Šต)

๋ฐฐ์› ๋˜ ํšŒ๊ท€๋ชจ๋ธ๋“ค๊ณผ CART ๋ชจ๋ธ๋“ค์„ ํ†ตํ•ด ๋ชจ๋ธํ•™์Šต๊ณผ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ํŠœ๋‹์„ ์ง์ ‘ ํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„

6. ๊ตฐ์ง‘ํ™” ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ (์ด๋ก )

K-means,Mean-shift,GMM,DBSCAN ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

7. ๊ตฐ์ง‘ํ™” ์‹ค์Šต (์‹ค์Šต)

๋ฐฐ์› ๋˜ ๊ตฐ์ง‘ํ™”๋ชจ๋ธ๋“ค์„ ํ†ตํ•ด ๋ชจ๋ธ ํ•™์Šต๊ณผ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ํŠœ๋‹, ๊ฒฐ๊ณผ๋ถ„์„์„ ํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„

8. ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ ์‹ค์Šต (์‹ค์Šต)

์ด๋ก ๊ฐ•์˜์—์„œ ๋ฐฐ์› ๋˜ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋™์ž‘ ๋ฐฉ์‹์„ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ™•์ธํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„

9. ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์ตœ์ ํ™” ๊ธฐ๋ฒ• + ํŒŒ์ด๋„ ์‹ค์Šต (์ด๋ก  + ์‹ค์Šต)

์ตœ์ ํ™” ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ๋ชจ๋“  ๋‚ด์šฉ์„ ์ •๋ฆฌํ•˜๋Š” ์‹ค์Šต์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„

๋‹จ๊ณ„๋ณ„ ํ•™์Šต๋‚ด์šฉ

๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” 5๊ฐœ์˜ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ ์ค‘ ๋‘๋ฒˆ์งธ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋‚˜๋จธ์ง€ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์€ ์ˆœ์ฐจ์ ์œผ๋กœ ๊ณต๊ฐœ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

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๐ŸŽฏ ํ•ด๋‹น ๊ฐ•์˜๋Š” ์ฝ”๋“œ์‹ค์Šต์„ ์œ„ํ•œ ์ด๋ก ๊ฐ•์˜์™€ ์ฝ”๋“œ์‹ค์Šต์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๐ŸŽฏ PPT ๋ฐ ์ฝ”๋“œ์‹ค์Šต ์ž๋ฃŒ ์ œ๊ณต

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๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ Skew ๋ฐ์ดํ„ฐ log์ ์šฉ ์›๋ฆฌ

Decision Tree ์‹œ๊ฐํ™” ๋ฐ ํ•™์Šต์ „๋žต

Decision Tree ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์„ค๋ช…

Light GBM ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์„ค๋ช…

LinearRegression(๊ฒฝ์‚ฌํ•˜๊ฐ•๋ฒ• vs OLS)

AdaBoost ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์„ค๋ช…

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์ถ”์ฒœ๋“œ๋ ค์š”!

ํ•™์Šต ๋Œ€์ƒ์€
๋ˆ„๊ตฌ์ผ๊นŒ์š”?

  • โญ ์šฐ๋ฆฌ ์—„๋งˆ๋„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ (๊ธฐ์ดˆ์ด๋ก ) ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ

  • โญ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ

  • โญ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ด€๋ จ ์‹ค์Šต์„ ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ์‚ฌ๋žŒ

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹,
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  • ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ

  • numpy, pandas ๊ธฐ์ดˆ

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์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‚ฌ๊ด€ํ•™๊ต 5๊ธฐ ์ˆ˜๋ฃŒ

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์ผ€๊ธ€ ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ 1๋“ฑ (200 ไธญ)

๊ฐ์ฒด ํƒ์ง€, RAG ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ชจ์˜๋ฉด์ ‘ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ์šฐ์ˆ˜์ƒ

ํ•œ๊ตญ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅํ˜‘ํšŒ ์ฃผ๊ด€ AIํ™œ์šฉ ์‚ฌํšŒ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ๊ณต๋ชจ์ „ ์ตœ์šฐ์ˆ˜์ƒ

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16๊ฐœ โˆ™ (6์‹œ๊ฐ„ 47๋ถ„)

ํ•ด๋‹น ๊ฐ•์˜์—์„œ ์ œ๊ณต:

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๊ฐ•์˜ ๊ฒŒ์‹œ์ผ: 
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