빅데이터 모델링 / 분석 기법 적용 / 고급 분석기법

카이제곱검정

 

t-검정

 

다변량분석(Multivariate Analysis)

대상에 대한 다수의 측정치를 동시에 분석하는 모든 통계적 방법이다. 기법으로는 다중회귀분석(Multi Regression), 다변량분산분석( ANOVA ), 다변량공분산분석(ANCOVA), 정준상관분석(Canonical Analysis), 요인분석(Factor Analysis), 군집분석, 다중판별분석, 다차원척도법이 있다.

 

시계열 분석

 

경사하강법

 

딥러닝

여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의한다. 알고리즘으로는 심층 신경망(DNN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 심층 신뢰 신경망(DBN)이 있다.

 

인공신경망(ANN)

 

자연어 처리

 

앙상블 분석

주어진 자료로부터 여러 개의 학습 모형을 만든 후 학습 모형들을 조합하여 하나의 최종 모형을 만드는 개념이다. 앙상블 기법은 다양한 약학습기를 통해 강학습기를 만들어가는 과정이다.

 

약학습기(Weak Learner) 

무작위 선정이 아닌 성공확률이 높은 학습 규칙을 말한다.

 

강학습기(Strong Learner)

약학습기로부터 만들어내는 강력한 학습 규칙을 말한다.

 

보팅(Voting)

보팅은 배깅과 투표방식이라는 점에서 유사하지만 사용버에서 차이가 있다. 보팅은 서로 다른 학습 모델을 조합해서 사용하지만 배깅은 같은 알고리즘 내에서 다른 표본데이터 조합을 사용한다. 즉 보팅은 서로 다른 알고리즘이 도출해 낸 결과물에 대해서 최종 결과를 선택한다.

 

부스팅(Boostring)

가중치를 활용하여 연속적인 약학습기를 생성하고 이를 통해 강학습기를 만드는 방법이다.

 

배깅(Bagging)

샘플을 여러 번 뽑아 각 모델을 학습시켜 결과물을 집계하는 방법이다.

 

비모수 통계

검정방법의 종류로는 부호검정(Sign Test), 월콕슨(Wilcoxon), 만-위트니(Mann-Whitney), 크루스칼-왈리스(Kruskal-Wallis)가 있다.