[ML] 00. Machine Learning Curriculum

커리큘럼

• Machine Learning 개념
• 회귀분석 - 통계학, 회귀분석, PCA
• ML 알고리즘 - KNN, LDA, SVM, DecisionTree
• Ensemble Learing - Bagging, Boosting, RandomForest, Stacking
• Clustering - Kmeans, Hierachical, DBSCAN
• Class imbalacnced problem - Oversampling, Undersampling

Machine Learning이란

• 기계 학습 또는 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 - 위키백과
• 데이터(x)를 가지고 무엇을(y) 예측하는 것
• 1.y = f(x) 에서 알고리즘(함수)를 만드는 것.
• 2.주어진 데이터 속에서 데이터의 특징을 찾아내는 함수를 만드는 것

  

Machine Learning으로 할 수 있는 것들

• 고객들 개인 정보 및 금융 정보로 대출 연체 여부 -> 대출 연체자 예측 탐지 모델
• 게임 유저들의 게임 내 활동 정보로 게임 이탈 여부 -> 이상 탐지 모델
• 숫자 손 글씨 데이터 -> 이미지 분류 모델
• 쇼핑몰 페이지 검색 및 클릭 로그 기록 -> 맞춤 상품 추천 시스템

f란 무엇인가

• f를 구하기 위해서 입력 변수(x)와 출력 변수(y)가 필요함.
• epsilon(앱실론)은 오차항이다.
• 모집단이 아님 표본집단을 이용해 모집단을 추정.