#machine-learning

불균형 데이터에서의 이상치 탐지를 위한 다양한 모델과 기법을 비교 분석한 글이다.

고차원 데이터를 효과적으로 시각화하는 비선형 차원 축소 기법인 t-SNE의 원리와 활용법을 설명한 글이다.

이상 탐지(Anomaly Detection)의 주요 방법론과 기법을 정리하고 각 접근법의 장단점을 비교한 글이다.

데이콘 대회 상위 랭커의 대회 접근 전략 및 노하우 정리

AI/ML 프로젝트 포트폴리오 종합 정리 - 대회 참가, 새싹 과정, Men-in-Black 프로젝트

데이터의 복잡성을 줄이는 주요 차원 축소 기법인 PCA, t-SNE, UMAP의 개념과 활용법을 정리한 글이다.

머신러닝과 딥러닝의 주요 개념, 모델 평가 지표, 정규화 기법 및 다양한 모델 파라미터에 대한 정리

AI 접근 방식은 규칙 기반 기호주의(Symbolism)와 뉴럴 네트워크 기반 연결주의(Connectionism)로 나뉜다. 기호주의는 1980년대 쇠락했고, 연결주의(퍼셉트론 → 딥러닝)가 현재 주류다. 데이터 분석 프로세스 표준인 CRISP-DM도 함께 정리한다.

빅데이터분석기사(빅분기) 실기는 1유형(데이터 조작), 2유형(머신러닝 파이프라인), 3유형(통계 검정·회귀)으로 구성된다. pandas 명령어, RandomForest 모델링, 가설검정 절차를 숙지하는 것이 핵심이며 Python 환경에서 시험이 진행된다.