“The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Arthur Lee Samuel What is
Continue reading[카테고리:] Data Science
Overview of Data Mining
What is Data Mining? Data mining is the process of discovering useful correlations hidden among vast amounts of data, extracting
Continue reading자연어 처리(NLP)의 기본: 텍스트 전처리부터 기계 번역까지
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야이다. NLP는 텍스트 분석, 감성
Continue reading데이터 사이언티스트(Data Scientist)란 무엇인가?
오늘은 ‘데이터 사이언티스트(Data Scientist)‘라는 직업에 대해 이야기해보고자 한다. 데이터 사이언스(Data Science)란? 쉽게 접근해보자면, 데이터 사이언스는 크게 데이터에서 의미있는 정보와 지식을
Continue reading시계열 분석 – 벡터 자기회귀 모델(VAR, Vector Autoregressive Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
벡터 자기회귀 모델(VAR, Vector Autoregressive Model)은 여러 변수 간의 상호작용을 모델링하는 강력한 통계적 접근법으로 데이터 사이언스 분야에서, 경제학, 재무학, 사회과학,
Continue reading시계열 분석 – 계절성 자기회귀 통합 이동 평균 모델(SARIMA, Seasonal ARIMA): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 데이터 분석은 데이터 사이언스의 중요한 영역 중 하나이며, 그 중에서도 계절성을 고려한 시계열 분석은 매우 중요합니다.이번 포스트에서는 계절성 자기회귀
Continue reading시계열 분석 – 자기회귀 통합 이동 평균 모델(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 데이터 분석은 현대 데이터 사이언스의 중요한 부분이다. 그 중에서도 자기회귀 통합 이동 평균 모델(ARIMA)은 복잡한 시계열 데이터를 분석하고 예측하는
Continue reading시계열 분석 – 이동 평균 모델(MA, Moving Average Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 분석의 주요 영역 중 하나는 이동 평균 모델(Moving Average Model, MA)이다. 이 포스트에서는 MA 모델의 기본 원리와 이를 데이터
Continue reading시계열 분석 – 자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)을 알아봄에 있어서 고전적 시계열 모델들을 먼저 살펴보고자 한다. 그중 자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model)은 “현재는 과거에
Continue reading시계열 데이터 분석(Time Series Analysis) 기초: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 통계적 접근법이다.시계열 데이터는 금융, 경제, 기상학, 심리학 등 다양한
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