혼자 복습하고 필기하는

1차시 (소프트웨어란 무엇인가)

학습 목표 1. 하드웨어의 정의 2. 소프트웨어의 정의 3. 소프트웨어의 가치와 중요성 예시 : 보이저 (Voyager)"보이저 1호의 메모리 용량은 오늘날 표준 스마트폰의 1/270,000 수준이며 현대의 기준으로 보이저에는 중앙처리장치(CPU)라 부를만한 것이 없다." - NASA - 카메라와 렌즈 - 1980년대 디지털 카메라 등장 이전, 1977년 보이저 발사 당시에는 음극선관(아날로그 카메라)만 존재 - 보이저에는 광각 렌즈와 망원 렌즈 단 2개만 탑재되어 출발 저장장치 - 1970년대에는 메모리 카드가 매우 고가이고 부피가 커서 → 아날로그 카세트 테이프를 사용해 데이터 저장 네트워크 장비 - 저장된 아날로그 사진을 디지털로 전환 후 전송 - 전송 ..

10차시 (정형 데이터 마이닝)

[1] 분류 분석1. 분류(Classification) 정의 - 데이터가 어느 그룹에 속하는지를 예측하는 데 사용하는 데이터 기법 - 군집화(Clustering)와 유사하나, 각 계급이 어떻게 정의되는지 미리 알아야 함 2. 분류 방법론 - K 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) : 인접한 K개의 이웃을 통하여 데이터가 소속되는 그룹을 결정 - 의사결정나무(Decision Tree) : 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결하기 위한 트리 구조를 결정 - 베이지안 정리(Bayesian Theorem) : 불확실성 하에서 분류 문제를 조건부 확률로 해결하는 방법 - 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) : 생물학의 신경망 구조를 모방하..

9차시 (데이터 마이닝)

[1] 데이터 마이닝의 정의와 이해1. 데이터 마이닝의 정의 정의 - 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 작업 - 데이터베이스 내 지식 발견 KDD(Knowledge Discovery in Databases)빅데이터 시대의 의미 - 대규모 데이터로부터 의미를 찾아내는 데 있어 중요도가 급증 2. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝의 적용 분야 - 분류(Classification) : 일정한 집단에 대한 정의를 통해 데이터를 분류 및 구분 - 군집화(Clustering) : 유사한 특성을 가진 데이터들을 군집(Cluster)으로 묶음 (사전 정의 없음) - 연관성(Association) : 동시에 발생한 사건 간의 관계를 정의 - ..

8차시 (데이터 통계 분석 (2))

[1] 분산분석과 상관분석 1. 분산분석(ANOVA) 정의 - 통계학에서 두 개 이상의 다수의 집단을 비교할 때 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법 - ANOVA = ANalysis Of VAriance역사 - 통계학자 로날드 피셔(R.A. Fisher)에 의해 1920년대~1930년대에 걸쳐 작성 F분포 정의 - 분산의 비교를 통하여 얻어지는 분포 비율 - F = (군간변동) / (군내변동)특성 - 집단 간의 동질성을 가정하고 분석 - 군내변동이 크면 → 집단 간 평균차이 확인 어려움 - 분산 차이가 큰 경우 → 유발 원인 제거 필요 F분포의 가정 (1) 정규성 가정 - 모집단에서 변인 Y는 정규분포를 따름 - 모집단에서 변인 Y의 평균은 다를 수 있음 (2) 분산의 동질성 가정 - Y의 모집단 분..