매일매일 딥러닝

안녕하세요!

오늘은 R로 머신러닝을 하기에 앞서

그 기본! Basic Part!

머신러닝에 대해 알아보겠습니다.

머신러닝이란,

컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 컴퓨터 과학의 하위분야입니다.

먼저

AI(인공지능) 과 ML(머신러닝), Deep Learning(딥러닝)의 차이와 그 범주에 대해 알아볼까요?

출처: https://blogs.nvidia.com

AI란, Artificial Intelligence의 약자로, 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술을 의미합니다.

머신러닝이란, 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술을 의미합니다.

딥러닝이란, 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 기술을 의미합니다.

머신러닝의 원리를 알아보겠습니다.

출처: https://www.networkworld.com

먼저, 그림과 같이 컴퓨터에게 문제와 답을 알려줍니다.

이후, 관련 문제를 내면 컴퓨터가 정답을 알아 맞추게 됩니다.

이것이 가능한 이유는

컴퓨터가 데이터(문제) 답(label)으로 학습하며 직접 프로그램(알고리즘)을 작성하기 때문입니다.

머신러닝의 종류는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)

훈련데이터와 정답을 가지며, 데이터를 분류/예측하는 함수를 만들어내는 기계학습 방법

종류1. 분류

KNN(K-Nearest Neighbors), 나이브 베이즈, 결정트리, 서포트 벡터머신, 아프리오 알고리즘

종류2. 회귀

선형회귀(Linear Regression), 신경망

2. 비지도학습 (Unsupervised/Predictive Learning)

정답없이 훈련데이터만 가지고 데이터로부터 숨겨진 패턴을 탐색하는 기계학습의 방법

종류: 클러스터링

연관규칙(apriori), k-means

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

어떤 환경에서 정의된 에이전트가 현재 상태를 인식하여 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법

오늘은 여기까지!

다음은 R을 이용한 머신러닝으로 돌아오겠습니다! 

그래프 그리는 방법은 구글에서 쉽게 찾을 수 있습니다!

(궁금하신 분은 링크를 따라가보세요)

따라서

이번 포스팅에서는

다양한 그래프

중

막대그래프와 원형그래프, 라인그래프

3가지 R 그래프를 선택하는 방법을 알아봅시다!

1. 막대 그래프

: 데이터의 크기의 차이를 디테일하게 확인해야 할 때

<job 별 토탈월급 비율>

2. 원형 그래프

: 데이터의 비율을 확인할 때

<job 별 토탈월급 비율>

* 참고: 원형 그래프는 비율을 확인할 때 유용하지만 크기의 차이를 그래프로만 확인할 때 잘 표현할 수 없습니다.

3. 산포도 그래프

: 시간의 흐름에 따른 데이터의 변화를 확인할 때

& 데이터 간의 상관관계를 확인할 때

<salary 와 commission의 관계>

<나이와 소득의 관계>

* 추가: 상관관계 확인하는 방법

R >> cor( 소득, 나이)

r = 0.8553024

즉, 소득과 나이 사이의 상관관계는 매우 높다는 것을 알 수 있습니다.

오늘은 여기까지~

다음은 머신러닝으로 돌아오겠습니다!

안녕하세요 오랜만에 돌아왔습니다~

SQL에 이어

데이터 분석, 머신러닝을 위한 R에 대해 포스팅하겠습니다~

우선 R에 대해 알아야겠죠?

그림 출처: https://vimeo.com/basicagency

가장 먼저

R로 데이터를 로드하고 패키지를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Tip 1. csv파일을 R에서 로드하는 방법

Tip 2. 변수에 넣기

Tip 3. 패키지 설치하는 방법

Tip 4. 라이브러리 사용하는 방법

이제 기본적인 R의 자료구조와 연산자 그리고 함수에 대해 알아보겠습니다!

1. R의 자료구조

2. R의 연산자

* 참고1: R에서 같음을 비교하는 연산자는 == 이다.

 = (equal) 을 두개 사용해야한다.

* 참고2: &과 &&, | 과 || 의 차이

& 과 | 는 벡터화된 연산에 사용된다.

&& 과 || 는 벡터화 되지 않은 연산에서 사용한다.

3. R 의 기본 함수

이 중 format, ifelse, length 함수에 대해 더 자세히 알아볼까요?

1. format 함수

* 참고: as.Date는 날짜로 변환시켜주는 변환 함수

format 함수에서 '%A'자리에 쓸 수 있는 것과 의미

'%A' : 요일을 출력 / '%Y' or '%y' : 연도 / '%m' : 달 / '%d' : 일 / '%H' : 시간 / '%M' : 분 / '%S': 초

2. ifelse 함수

ifelse ( 조건 , 조건 True , 조건 False)

* 참고: ifelse는 중첩하여 사용할 수 있다. 

3. length 함수

벡터이든 행렬이든 전체 원소의 갯수를 출력

추가적으로!

만약 원하는 함수가 패키지에도 존재하지 않을 때!

혹은

나만의 함수를 만들고 싶을 때!

함수를 생성하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

*참고: R에서 사용자 정의 함수에서 return문은 필수가 아니다.

예제: 앞으로 다가올 요일의 날짜를 출력하는 함수

오늘은 여기까지~

다음은 시각화로 찾아오겠습니다!