머신 러닝과 예측 분석은 자주 듣는 용어지만, 정확히 무슨 뜻이고 서로 어떤 관계가 있을까요?
머신 러닝과 예측 분석에서는 모두 데이터를 활용해 미래를 예측하지만, 방법이 서로 다릅니다.
머신 러닝이란 무엇일까요? 알고리즘이 명시적인 명령이나 미리 정해진 규칙 없이 패턴과 추론에 대신 의존하여 예측하고 필요에 따라 재조정하면서 특정 작업을 수행하는 방법입니다.
머신 러닝은 지도학습과 비지도학습으로 세분화됩니다. 지도학습에서는 모형을 만드는 과정이 전용 반응 변수를 토대로 진행됩니다. 이와 달리, 비지도학습에서는 전용 타겟이 없기 때문에 모든 변수를 동등하게 이용합니다.
예측 분석이란 무엇일까요? 과거 데이터와 분석 기반을 바탕으로 미래의 결과에 대해 예측하는 것을 목표로 하는 데이터 분석의 한 범주입니다.
Minitab의 예측 분석 및 머신 러닝 기능으로 데이터를 활용하고 소중한 통찰력을 얻으십시오.
Minitab의 여러 제품군에 포함되어 있는 예측 분석 모형 및 도구는 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 정확성과 직관적인 시각화와 기능을 제공할 수 있습니다.
분류:
- LDA(선형 판별 분석)
- QDA(2차 판별 분석)
- 로지스틱 회귀 분석
- 분류 트리
회귀 분석:
- 단순
- 다항
- 다중
- 비선형
- 부분 최소 제곱
- 회귀 트리
- 수명 데이터 회귀 분석
- 보증 예측
시계열 방법
군집화:
- 군집 관측
- 군집 변수
- 군집 K-평균
- 요인 분석
모형 축소:
- 주성분 분석
- 요인 분석
Minitab에서 독자 개발한 동급 최고의 트리 기반 머신 러닝 알고리즘은 더 깊은 통찰력을 제공하고 의사결정 트리와의 여러 복잡한 상호작용을 시각화할 수 있을 뿐만 아니라 더 많은 변수, 복잡한 데이터, 결측값, 무작위 특이치 및 비선형 관계도 처리할 수 있습니다.
현대 데이터 마이닝에서 가장 중요하고 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.
참고: 최신 Minitab Statistical Software 버전에는 CART가 자동으로 포함됩니다.
Random Forests는 CART 트리 컬렉션을 토대로 종속성이 없는 트리들을 다 함께 모으는 하나의 편리한 곳에서 반복, 랜덤화, 표본 추출 및 앙상블 러닝을 이용하고 포레스트의 전체적인 예측을 결정합니다.
Minitab의 가장 유연하고 가장 많은 상을 수상하고 가장 강력한 러닝 도구인 TreeNet 그래디언트(Gradiant) 부스팅은 앙상블을 만듦과 동시에 앙상블의 전체적인 오류를 수정하는 반복형 구조에서 비롯되는 탁월하고 일관된 예측 정확도로 유명합니다.
Minitab의 예측 분석 모듈은 예측 분석 및 머신 러닝과 관련하여 제공되는 여러 제품의 일부일 뿐입니다.
MARS®는 기존 회귀 분석과 가장 유사한 머신 러닝 모형을 사용해 발견하기가 거의 불가능한 본질적인 비선형성과 교호작용을 캡처합니다.
시작하기도 전에 데이터를 처리하고 준비하는 방법인 기능 공학으로 예측 분석 및 머신 러닝 모형을 개선하십시오.
머신 러닝 및 예측 분석의 세계를 처음 접할 때 유익한 모범 사례, 성공 사례, 실제 사례, 노하우 등을 확인할 수 있습니다.