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10화 10. 로지스틱 회귀 적용해 보기
앞서 글에서는 분류를 위한 알고리즘으로 로지스틱 회귀에 대해 알아보았다. 로지스틱 회귀는 선형회귀와 비슷하지만 연산의 마지막 단계에 시그모이드 함수를 사용해 결과값을 0과 1사이의 확률로 변환해 데이터를 분류했다. 이번 글에서는 사이킷런에서 제공하는 붓꽃 데이터 세트로 로지스틱 알고리즘을 적용해 보고 결과를 다양하게 분석해 보고자 한다. 참고로 붓꽃 데이
08화 8. 다항회귀 (Polynomial Reg.)
선형회귀 알고리즘에서는 무작정 피처를 많이 넣는 게 좋은 게 아니고 서로 상관관계가 높은 컬럼들은 제거하는 게 낫다는 다중공선성에 대해 알아보았다. 다른 피처 엔지니어링 없이 모든 컬럼들을 집어넣은 경우에 비해 다중공선성을 제거한 경우 훈련과 테스트 셋간 오버피팅이 해소되고 테스트 성능이 향상되었다. 이번 글에서는 이와는 반대로 좀 더 복잡한(?) 선형회
06화 6. 선형회귀 (Linear Regression)
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 앞서 몇 개 글에 걸쳐 머신러닝이란 무엇이고, 머신러닝이 어떻게 학습하는 지 알아보았다. 무엇보다 머신러닝을 모델링하는 목적은 데이터 패턴을 일반화(Generalize)하는 것이였다. 이제 이번 글부터는 본격적으로 개별 머신러닝 알고리즘들에 대해 하나씩 알아보도록 하자. 참고로 앞에서도 잠깐 이야기했지만 머신러
07화 7. 다중공선성 (Multicollinearity)
머신러닝 알고리즘 첫 번째로 선형회귀 알고리즘을 공부하면서 지난 글에서 하나의 독립변수와 하나의 종속변수의 선형관계를 나타내는 단순 선형회귀, 여러 개 독립변수와 하나의 종속변수의 선형관계를 나타내는 다중 선형회귀에 대해 알아보았다. 캐글이나 실제 머신러닝 모델링 프로젝트를 하면 막상 선형 회귀나 로지스틱 회귀와 같은 회귀 알고리즘의 성능이 다른 알고리즘
05화 5. 어떤 예측이 좋은 예측인가?
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 지난 글에서는 사이킷런이나 셀프 서브드툴을 사용하면 머신러닝 모델링 과정 자체는 몇 개의 간단한 명령어로 학습, 예측, 평가할 수 있었다. 하지만 어떤 데이터를 테스트 데이터로 할 것이며, 어떤 예측이 좋은 예측이고, 그것을 어떻게 평가할 것인가? 이번 글에서는 실제 머신러닝 모델링 과정에서 고려해야 할 문제들에
04화 4. 머신러닝 모델링 과정
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 지난 글에서는 머신러닝이 학습하는 방법과 머신러닝 모델링이 무엇을 의미하는 지 알아보았다. 이번 글에서는 본격적으로 개별 알고리즘들에 대해 알아보기 전에 일반적으로 머신러닝 모델링 과정은 어떻게 이뤄지는지 한 번 알아보도록 하자. 데이터 분석 프로세스는 여러가지 방법론이 있을 수 있지만 대체적으로 분석 목표를
02화 2. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개요
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 먼저 본격적으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘들에 대해 이해해보기 전에 이번 글에서는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝이라는 말들이 무엇을 의미하는 지 한 번 생각해 보도록 하자. 인공지능이란 무엇일까? 인공지능이란 말 그대로 인간의 지능과 대비되는 인공적인 지능으로, 컴퓨터가 인간처럼 생각하거나 행동할 수 있는 능력
03화 3. 머신러닝이 학습하는 법
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 배우는 것이라고 했다. 그리고 좀 더 구체적으로는 딥러닝도 마찬가지지만 컴퓨터가 잘하는 계산을 이용해 데이터를 가장 설명할 수 있는 모델의 가중치를 찾는 과정이라고 했다. 그렇다면 이번 글에서는 머신러닝이 데이터를 어떻게 학습해 최적의 가중치를 찾는 지 머신러닝의 학습방법에 대해
01화 1. 머신러닝, 딥러닝 사전 활용법
[마케터를 위한 머신러닝, 딥러닝 사전] | 지난 1년 넘게 독학으로, 패스트캠퍼스 국비 과정으로 AI 데이터 사이언스 과정을 공부해왔다. 아직 멀었다고 생각하지만 예전과는 달리 어떤 서비스나 플랫폼에 AI 기술이 들어갔다고 하면 그닥 신기하게 여기거나 생소하게 여기지 않는다. 몇 년전만 해도 광고 플랫폼들이 무슨 강화학습을 도입해서 최적화했다고 하는 해
스타트업의 특허 활용법, 후발주자의 시장진입을 저지하자
손별의 스타트업 IP | *의 본문 내용 중 일부를 담았습니다. 스타트업의 특허 활용법 ② : 특허는 후발 주자의 시장 진입을 저지하는 방패 – 방어형 특허 ■ 성을 공격하기 위해서는 몇 배의 힘이 든다 에 따르면 튼튼한 성을 가지고 방어하는 병력보다 성을 공격하는 측은 수 배 이상의 병력이 필요하다고
교육에 기술을 더하다, 인도의 미래산업 에듀테크 심층분석
코로나19 대유행으로 시작된 인도의 전국 봉쇄 조치로 인해, 실내에서 이용할 수 있는 '인터넷 학습'의 수요가 급증하였다. 2020년 3월 코로나19 봉쇄령 이후 인도 온라인 클래스 사용자수는 최대 100% 증가했으며 코로나19 유행 이전 2022년 인도 에듀테크 시장규모 전망은 28억달러였으나, 코로나 이후 35억달러로 상향 조정되는 등, 인도의 온라인
승려와 수수께끼 _ 랜디 코미사
누가 사업을 한다고 하면 제일 먼저 선물 주고 싶은 책 | 살면서 시험 성적이나, 부모님이 하래서 등의 타의가 아닌 내 의지로 처음 선택했던 '마케팅'을 잘 해내 보고 싶었다. 틈날 때마다 광화문 교보문고에 있는 마케팅 책이란 책은 다 읽어 보겠노라 했던 때가 있었다. 어떻게 해야 잘할 수 있는지 몰라서 그냥 닥치는 대로 책을 읽었다. 그렇게 마케팅이나
프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ③인사이트 활용법
이전 글 ‣ 프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ①얼리어답터 ‣ 프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ②실전 5단계 앞서 2부에서는 프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰 방법을 단계별로 살펴보았다. 그리고 이 과정을 통해 3가지의 고객 인사이트를 도출했다. 오늘은 이러한 고객 인사이트를 토대로 프로덕트를 설계하는 방법을 알아보고자 한다. [3가지 고객 인
프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ②실전 5단계
이전 글 ‣ 프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ①얼리어답터 앞서 1부에서 프로덕트 기획을 위해 고객을 만나야 하는 이유와 초기 단계의 프로덕트를 위한 인터뷰 진행법을 살펴보았다. 이제부터 실무에서 고객 인터뷰를 수행하는 방법을 5단계로 나누어 그 과정을 좀 더 구체적으로 살펴볼 것이다. 이 과정은 초기 프로덕트의 방향을 잡기 위함뿐만 아니라, 현재
프로덕트 기획을 위한 고객 인터뷰: ①얼리어답터
우리는 앱이나 웹 등의 프로덕트를 기획하기 위해 항상 최선의 고객 경험(UX)에 대해 고민한다. 과연 고객 경험을 설계하는 데 있어 UX 방법론은 반드시 필요한 것일까? 또는 관련 인간공학, 산업디자인 관련 학위가 있어야만 할까? 당연히 그 대답은 ‘아니오’다. 성공적인 프로덕트를 기획을 위해선 새로운 기술을 습득하는 것보다 ‘직접 고객을 만나보는 것’이
