OT에 이어 바로 3과목을 수강하게 되었는데 첫 번째 주제는 분석모형 설계였다. 강의를 통해서 위의 기계학습 중에서 지도학습과 비지도학습이 제일 중요하다는 것을 배울 수 있었다. 지도 학습과 비지도 학습은 Y값(종속변수)의 유무에 따라 분류되고 지도학습은 회귀와 분류 2가지로 나눠지고 비지도학습은 군집화, 차원축소, 연관규칙, 자기조직화지도로 나눠지는 것을 알 수 있었다. * 시험팁 : 지도 학습 시험 문제에서는 회귀와 분류에 해당하는 것을 고르는 문제가 나오는데 의사결정나무, 랜덤포레스트, K-NN, SVM, 인공신경망, 앙상블처럼 회귀와 분류가 다 가능한 애들은 빼고 보면 된다고 하셨다! 말로만 배우고 넘어가면 나중에 기억이 안 나기 때문에 바로 문제도 같이 봐주셨다. 그다음 강의에서는 데이터분할에 ..
작년에 정말 "자격증만 따자"라는 마인드로 일주일 동안 기출만 반복해서 풀고 5점 차이로 아깝게 떨어졌었는데 뭔가 이렇게 하면 자격증을 따더라도 뭔가 남는 게 없을 것 같아서 올해 시험은 인강도 보고 열심히 공부해서 따보려고 결심했다!! 먼저 올해의 시험일정을 공유하자면 이렇게 구성되어 있고 필기 실기 각각 2번씩 응시가 가능하다! 어떤 강의가 좋을까 하면서 찾아보던 중 데이터 사이언스 관련 전문 사이트인 메타코드를 찾게 되었고 https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=66 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 그 안에서 "빅분기 "이라는 강의를 수강하게 되었는..
1. 머신러닝이란? 머신러닝이란 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 의사결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터 대한 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류할 수 있습니다. 2. 머신러닝 사용 분야 금융: 머신러닝은 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 투자 포트폴리오 관리와 같은 다양한 금융 업무에 사용됩니다. 예를 들어, 머신러닝은 고객의 구매 패턴을 분석하여 금융 사기를 탐지할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 고객의 구매 성향을 분석하여 고객을 세분화하고, 각 세분화된 고객에 맞는 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 투자 포트폴리오를 관리하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다. 보건: 머신러닝은 질병 진단, 치료 계획 수립,..
