adsp 3과목 5장 민트책 문제정리

소개글

adsp, 준전문가데이터 자격증 시험은 문제은행 위주입니다. adsp 시험 준비중 가장 많이 사용하는 민트책의 3과목 5장 모든 문제의 개념을 정리하였습니다. 문제 순서로 풀이를 작성하였습니다. 이것만 2~3번 정독하더라도 시험 충분히 합격하실수 있습니다.

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본문내용

adsp, 준전문가데이터 자격증 시험은 문제은행 위주입니다. adsp 시험 준비중 가장 많이 사용하는 민트책의 3과목 5장 모든 문제의 개념을 정리하였습니다. 문제 순서로 풀이를 작성하였습니다. 이것만 2~3번 정독하더라도 시험 충분히 합격하실수 있습니다.
1번
데이터 마이닝
대용량 데이터에서 의미 있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법
대용량 데이터 속 숨겨진 지식 또는 새로운 규칙을 추출해 내는 과정

2번
분류
반응 변수가 범주형인 경우 예측모형의 주목적은 분류

3번
군집분석
데이터마이닝의 대표적인 기능 중 이질적인 모집단을 세분화하는 기능
각 객체의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단을 분류하고, 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 객제간의 상이성을 규명하는 분석방법

4번
렌덤포레스트
데이터마이닝의 방법론의 앙상블 기법 중 하나로 분류분석 문제를 해결하기 위한 의사결정나무와 같은 방법론이지만 의사결정나무에서 나타나는 과대적합/과소적합의 문제를 해결 가능.
예) 보험회사의 자사 고객의 보험갱신 여부를 인구통계학적 특성, 보험가입 채널, 상품 종류 등의 정보를 사용하여 예측

5번
데이터가공 단계
모델링 목적에 따라 목적변수를 정리하고 필요한 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용 할 수 있도록 준비하는 단계
6번
지도학습: 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망
비지도학습: SOM

7번
과대적합
통계나 기계학습에서 모델에서 변수가 너무 많아 모델이 복잡하고 과대하게 학습될 때 주로 발생.
생성된 모델이 훈련 데이터에 너무 최적화되어 학습하여 테스트데이터의 작은 변화에 민감하게 반응하는 경우 발생
학습데이터가 모집단의 특성을 충분히 설명하지 못할 때 자주 발생
변수가 너무 많아 모형이 복잡할 때 생김.

참고 자료

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