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이상치 탐지4

시간 데이터의 숨겨진 패턴을 밝혀내는 방법: 시계열 분석과 머신러닝의 만남 시계열 분석은 주로 시간에 따른 데이터를 다루며, 경제학, 금융, 기상학, 의료 데이터 분석 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 이 분석은 과거의 데이터 패턴을 이해하고, 미래를 예측하거나 의사결정에 도움을 주는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전통적인 시계열 분석 방법론은 ARIMA, SARIMA, Holt-Winters와 같은 통계 모델을 중심으로 발전해왔지만, 오늘날에는 머신러닝과의 접목을 통해 더욱 정교하고 강력한 모델링이 가능해졌습니다. 머신러닝은 특히 비선형적이고 복잡한 데이터 패턴을 탐지하는 데 강점을 지니고 있으며, 심층 신경망(Deep Learning)을 활용한 접근법도 빠르게 자리 잡고 있습니다.이 글에서는 머신러닝 기반 시계열 분석에 대한 전반적인 이해를 돕고, 데이터 전처리,.. 2025. 1. 26.
시간 데이터의 숨겨진 패턴을 밝혀내는 방법: 시계열 분석과 머신러닝의 만남 시계열 분석은 주로 시간에 따른 데이터를 다루며, 경제학, 금융, 기상학, 의료 데이터 분석 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 이 분석은 과거의 데이터 패턴을 이해하고, 미래를 예측하거나 의사결정에 도움을 주는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전통적인 시계열 분석 방법론은 ARIMA, SARIMA, Holt-Winters와 같은 통계 모델을 중심으로 발전해왔지만, 오늘날에는 머신러닝과의 접목을 통해 더욱 정교하고 강력한 모델링이 가능해졌습니다. 머신러닝은 특히 비선형적이고 복잡한 데이터 패턴을 탐지하는 데 강점을 지니고 있으며, 심층 신경망(Deep Learning)을 활용한 접근법도 빠르게 자리 잡고 있습니다.이 글에서는 머신러닝 기반 시계열 분석에 대한 전반적인 이해를 돕고, 데이터 전처리,.. 2025. 1. 26.
AI 모델을 위한 데이터 전처리의 모든 것 AI 모델을 위한 데이터 전처리의 모든 것AI 모델의 성능을 최적화하기 위한 핵심 과정 중 하나가 데이터 전처리입니다. 아무리 고성능의 모델이라도, 학습에 사용되는 데이터가 충분한 품질을 갖추지 못하거나 잘못된 방식으로 가공된다면 예측의 정확도와 모델의 신뢰성까지도 떨어질 가능성이 큽니다. 따라서 데이터 전처리는 AI 모델의 성능과 예측력을 크게 향상시킬 수 있는 필수적인 과정이며, 이를 통해 데이터가 일관되고 정제된 형태로 준비되면 모델은 더 높은 수준의 학습 성능을 발휘할 수 있습니다.데이터 전처리는 데이터의 특성에 따라 여러 방식으로 진행될 수 있으며, 이러한 방법을 잘 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 특히 AI 모델의 유형에 따라 전처리 기법이 다르게 요구될 수 있으므로, 데이터의 특성과 모델.. 2024. 11. 9.
비지도 학습이란 무엇인가 비지도 학습이란 무엇인가비지도 학습(Unsupervised Learning)은 인공지능과 머신러닝의 한 분야로, 사전에 정의된 레이블이 없는 데이터에서 패턴과 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 이는 정답이나 목표 값을 제공받지 않고, 데이터 내부의 유사성, 상관관계, 특징을 자동으로 식별하는 데 중점을 둡니다. 지도 학습과 달리 정답이 존재하지 않기 때문에 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닙니다. 이 학습 방법은 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Anomaly Detection) 등 다양한 분석 분야에 널리 사용됩니다.오늘날의 기업들은 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하며, 방대한 비정형 데이터를 처리해 인사이트를 도출.. 2024. 10. 24.

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