1. 큰 그림 보기- to do : 캘리포니아 인구 조사 데이터를 사용해 캘리포니아의 주택 가격 모델 만들기- 캘리포니아 block group 마다 population, median income, median housing price 등을 담고 있음- block group : 미국 인구 조사국에서 샘플 데이터를 발표하는데 사용하는 최소한의 지리적 단위 (한 구역당 보통 600~3000명의 인구를 나타냄)- 목표 : 해당 데이터로 모델을 학습시켜 다른 측정 데이터가 주어졌을 때 구역의 중간 주택 가격을 예측 1.1 문제 정의Q1. 비즈니스의 목적이 정확히 무엇인가?A. 이 모델의 출력이 여러 가지 다른 신호(정보)와 함께 다른 머신러닝 시스템에 입력으로 사용됨 * pipeline : 데이터 처리 compo..
*해당 글은 핸즈온 머신러닝 서적을 바탕으로 정리한 글입니다. 1. 머신러닝 시스템의 종류머신러닝 시스템의 종류는 다음과 같이 크게 3가지로 분류할 수 있다. 훈련 지도 방식 (지도, 비지도, 준지도, 자기 지도, 강화 학습)실시간으로 점진적인 학습을 하는지 아닌지 (온라인 학습과 배치 학습)단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인지 아니면 과학자들이 하는 것처럼 훈ㄹㄴ 데이터셋에서 패턴을 발견하여 예측 모델을 만드는지 (사례 기반 학습과 모델 기반 학습)위 범주들은 서로 배타적이지 않고 원하는 대로 연결할 수 있음!ex) 최첨단 스팸 필터가 심층 신경망 모델을 사용해 스팸과 스팸이 아닌 메일로부터 실시간으로 학습 => 온라인 & 모델 기반 & 지도 학습 system 1.1 ..
KNIME 5.2.5 기준으로 작성하였음. 1. Overview of KNIME 일단 KNIME을 설치하고 들어가보면 다음과 같은 화면이 뜨는데, 각각의 역할에 대해서 간단히 알아보자. 1. KNIME explorer- workflow file들을 포함하고 있는 카테고리별 workflowgroup files 생성 2. Node Repository- workflow editor에서 사용할 수 있는 노드 저장소 3. Workflow Coach- 현재 선택한 노드 다음에 어떤 노드가 가장 많이 사용되는지 제안해주는 역할 (% 확률로 recommend) 4. Workflow Editor- Node port : input port, output portex) file reader, joiner- Node st..
