머신러닝과 예측 분석은 자주 듣는 용어지만, 정확히 무슨 뜻이고 서로 어떤 관계가 있을까요?
많은 분들이 예측 분석과 머신러닝을 같은 것으로 오해하곤 합니다. 머신러닝과 예측 분석에서 모두 데이터를 활용해 미래를 예측할 수 있지만, 방법이 서로 다릅니다.
머신러닝이란 무엇일까요? 알고리즘이 명시적인 명령이나 미리 정해진 규칙 없이 패턴과 추론에 대신 의존하여 예측하고 필요에 따라 재조정하면서 특정 작업을 수행하는 방법입니다.
머신러닝은 감독형(supervised)과 자율형(unsupervised)으로 나뉩니다. 감독형 러닝에서는 머신러닝 모형을 만드는 과정이 전용 반응 변수를 토대로 진행됩니다. 이와 달리, 자율형 러닝에서는 전용 타겟이 없기 때문에 모든 변수를 동등하게 이용합니다.
예측 분석이란 무엇일까요? 과거 데이터와 분석 기반을 토대로 미래의 결과에 대해 예측하는 것을 목표로 하는 데이터 분석의 한 범주입니다. 예측 분석은 데이터 마이닝, 머신러닝과 예측 모형화 등 다양한 통계 기법을 활용하여 미래의 사건을 파악합니다.
Minitab이 자체개발한 최고의 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 보다 심층적인 통찰력을 도출하여 제공할 수 있습니다.
현대 데이터 마이닝에서 가장 인기가 높은 도구 중 하나인 CART는 데이터를 더 작은 세그먼트로 분할하는 방법을 검색한 다음 최적 컬렉션을 찾을 때까지 성능이 가장 우수한 분할을 재귀적으로 선택하는 트리 기반 알고리즘입니다.
Random Forests는 CART 트리 컬렉션을 토대로 반복, 랜덤화, 표본 추출 및 앙상블 러닝을 이용하고 종속성이 없는 트리들을 다 함께 모아 포레스트의 전체적인 예측을 결정하는 알고리즘입니다.
Minitab의 가장 유연하고 가장 많은 상을 수상하고 가장 강력한 러닝 도구인 TreeNet 경사 부스팅은 앙상블을 만듦과 동시에 앙상블의 전체적인 오류를 수정하는 반복형 구조에서 비롯되는 탁월하고 일관된 예측 정확도로 유명합니다.
자동화된 머신러닝 도구를 활용하여 원하는 답변을 얻는 데 가장 적합한 예측 모형을 사용하고 있는지 간편하게 확인할 수 있습니다. 추천이 필요한 신입 예측 분석가와 외부의 의견을 구하는 전문가 모두에게 적합합니다.
분류:
- LDA(선형 판별 분석)
- QDA(이차 판별 분석)
- 로지스틱 회귀 분석
- 분류 트리
회귀 분석:
- 단순
- 다항
- 다중
- 비선형
- 부분 최소 제곱
- 회귀 분석 트리
- 수명 데이터 회귀 분석
- 보증 예측
시계열 방법
군집화:
- 군집 관측
- 군집 변수
- 군집 K-평균
- 요인 분석
데이터 축소:
- 주성분 분석
- 요인 분석
기존 회귀 분석과 가장 유사한 머신러닝 모형을 사용해 발견하기가 거의 불가능한 본질적인 비선형성과 교호작용을 캡처합니다.
시작하기도 전에 데이터를 처리하고 준비하는 방법인 기능 공학으로 예측 분석 및 머신러닝 모형을 개선하십시오.
머신러닝 및 예측 분석의 세계를 처음 접할 때 유익한 모범 사례, 성공 사례, 실제 사례, 노하우 등을 확인할 수 있습니다.