빅데이터 분석 개론 학습내용

빅데이터 분석 개론

오늘 시간에는 빅데이터 분석의 개론에 대해서 알아볼 건데요,

유익한 시간이 되길 바라며 목차는 아래와 같습니다.

목차

빅데이터 분석 기초 개념
Supervised Learning
Unsupervised Learning

# 빅데이터 분석 기초 개념 

먼저 빅데이터 분석에 대해 알기 전,

"AI"의 개념에 대해 먼저 알아야 합니다.

AI (Artificial Intelligence)는 인공지능이라고도 하며,

기계나 컴퓨터 시스템 등을 통해 인간이 수행하는 지능적인 작업을 모방하고 재현하는 분야를 말합니다.

이러한 시스템은 대부분 프로그래밍, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 사용하여 작동합니다.

AI는 컴퓨터가 인간의 두뇌와 비슷한 기능을 수행할 수 있게 하여,

인간의 일상생활에서 문제를 해결하거나 판단하는 과정에서 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 이미 우리 일상생활에서 많이 사용되고 있으며,

앞으로 더 많은 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.

# 머신 러닝 프로세스 

위에 소개된 3개의 기술 중 머신 러닝에 대해 알아보겠습니다.

머신 러닝 프로세스(Machine Learning Process)는 기계 학습을 통해 문제를 해결하는 일련의 단계를 말합니다.

일반적으로 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

 

1. 문제 정의:

문제를 정의하고 해결하고자 하는 목적을 명확히 합니다. 이 단계에서는 문제를 정의하고 데이터를 수집하는 방법을 결정합니다.

 

2. 데이터 수집:

문제 해결을 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 데이터는 종종 여러 소스에서 수집됩니다.

 

3. 데이터 전처리:

수집한 데이터를 분석할 수 있는 형식으로 변환하고, 누락된 값이나 오류를 수정합니다.

 

4. 데이터 분석:

데이터를 시각화하고, 패턴을 찾으며, 통계 분석 및 머신 러닝 모델링을 위해 데이터를 탐색합니다.

 

5. 모델링:

선택한 알고리즘과 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 학습시킵니다.

 

6. 모델 평가:

학습된 모델의 성능을 평가합니다. 일반적으로 모델을 테스트 데이터에 적용하여 정확도를 측정합니다.

 

7. 모델 개선:

모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 알고리즘을 시도합니다.

 

8. 모델 배포:

모델을 실제 환경에서 적용할 수 있도록 배포하고, 운영합니다.

 

머신 러닝 프로세스는 반복적인 과정입니다.

모델이 평가되고 개선되면, 추가 데이터를 수집하거나

새로운 문제를 해결하기 위해 다시 처음부터 시작해야 할 수도 있습니다.

이러한 반복 과정을 통해 모델을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다.

 

# 머신 러닝 모델 

머신 러닝 모델은 데이터를 이용하여 학습된 알고리즘을 말합니다.

이 모델은 입력 데이터를 처리하고, 출력 결과를 예측하거나 분류하는 기능을 수행합니다.

머신 러닝 모델은 일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류됩니다.

 

1. 지도 학습 모델 (Supervised Learning)

 

2. 비지도 학습 모델 (Unsupervised Learning)

 

 

 

3. 강화 학습 모델

 

머신 러닝 모델은 데이터의 특성과 문제의 종류에 따라 선택되며,

이러한 모델을 효과적으로 활용하는 것이 머신 러닝의 핵심입니다.

1번과 2번인 지도 학습 모델과 비지도 학습 모델은 아래에서 더 자세히 알아보겠습니다.

# Supervised Learning 

머신 러닝 모델 중 하나인 지도 학습 모델 (Supervised Learning)에 대해 알아보겠습니다.

지도 학습 모델(Supervised Learning)은 머신 러닝의 한 분야로,

입력 데이터와 그에 해당하는 정답을 이용하여 모델을 학습하는 방법입니다.

 

지도 학습 모델의 목표는

입력 데이터와 정답 간의 관계를 학습하여,

새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 해당하는 정답을 예측하는 것입니다.

예를 들어,

어떤 사람의 나이, 성별, 국적 등의 정보를 입력으로 주고,

해당 사람의 연간 소득을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다.

이 경우, 입력 데이터는 나이, 성별, 국적 등의 정보이고,

정답은 해당 사람의 연간 소득입니다.

 

지도 학습 모델은 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나뉩니다.

회귀는 연속적인 값으로 출력을 예측하는 모델로, 예측값이 어떤 숫자일 때 사용됩니다.

분류는 미리 정의된 여러 개의 클래스 중 하나를 선택하는 모델로, 출력값이 카테고리 형태일 때 사용됩니다.

예를 들어,

스팸 메일 필터링에서는 해당 이메일이 스팸인지 아닌지

여부를 예측하는 이진 분류(Binary Classification) 모델이 사용될 수 있습니다.

 

지도 학습 모델은 현실 세계에서 많이 사용되는 방법으로,

이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

# Unsupervised Learning 

다음으로 비지도 학습 모델 (Unsupervised Learning)에 대해 알아보겠습니다.

 

비지도 학습 모델(Unsupervised Learning)은 머신 러닝의 한 분야로,

입력 데이터에 대한 정답이 주어지지 않은 경우 사용되는 학습 방법입니다.

비지도 학습 모델의 목표는 입력 데이터에서 패턴이나 구조를 찾아내는 것입니다.

이를 위해 데이터의 내부 구조를 파악하거나,

비슷한 속성을 가진 데이터를 묶어서 군집(Clustering)을 수행하는 등의 방법이 사용됩니다.

 

비지도 학습 모델은

군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Outlier Detection) 등의 방법으로 구현될 수 있습니다.

군집화는 비슷한 속성을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 방법으로,

데이터 마이닝, 시각화, 검색 등에서 많이 활용됩니다.

차원 축소는 데이터의 특징을 유지하면서 입력 공간의 차원을 축소시키는 방법으로,

데이터 시각화, 노이즈 제거 등에서 많이 활용됩니다.

이상치 탐지는 정상 데이터에서 벗어나는 이상한 데이터를 찾아내는 방법으로,

보안, 금융 등의 분야에서 많이 활용됩니다.

 

비지도 학습 모델은 정답 데이터가 없는 경우에 유용하게 사용될 수 있습니다.

대표적인 예로는 이미지 분할, 비지도 번역, 추천 시스템, 자연어 처리 등이 있습니다.

이번 시간에는 빅데이터 분석의 시작을 공부해 봤는데요,

아직 개념이 잡혀있지 않아 너무 어렵습니다.

제가 쓴 내용 중에 잘못된 내용이 있다면 지적해 주시면 감사하겠습니다.

글을 읽고 있는 여러분에게도 유익한 시간이었으면 합니다.

다음에는 더 좋은 내용을 가져오겠습니다.