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수업을 통해서 인공지능 기술의 개념과 발전과정, 원리를 깊이 이해하게 되었다. 인공지능의 개념을 배우는 과정에서 머신러닝, 딥러닝 두 개념 간의 관계를 배울 수 있었고, 머신러닝의 학습방법 3가지(지도학습, 비지도학습, 강화학습)를 배울 수 있었다. 실습으로는 삼성 브라이틱스의 여러가지 학습모델을 이용해 데이터분석을 하며 인공지능 기술을 활용하는 방법을 배울 수 있었다. 캐글에서 타이타닉 데이터를 이용하여 직접 모델을 만들어 보는 과정에서 랜덤포래스트를 다루어 보며 그 개념과 사용방법을 익힐 수 있었으며 추가적으로 SVM 모델을 이용하여 분석을 해보았다. 이외에도 로지스틱 회귀, k-평균 등 다양한 학습모델을 접하며 데이터 분석을 하는 실전 경험을 기를 수 있었다.
수업 이후에도 여러가지 데이터를 가지고 데이터 분석을 하여 '데이터과학자의 통찰력' 을 조금식 키워나가겠다는 마음을 다졌다.

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<수업 내용>
인공지능의 탄생 배경과 역사
인공지능의 기본 개념과 편향성
인공지능,머신러닝,딥러닝 개념
머신러닝의 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념
결정트리 모델을 활용한 피마인디언 당뇨병 분류
랜덤포레스트 모델을 활용한 타이타닉호 생존자 예측 및 캐글(kaggle) 도전
스프레드시트를 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)
k-평균 군집화 알고리즘을 활용한 SNS사용자 그룹화 및 그룹별 특성 분석

<생각의 변화, 성취, 성장 기록>
이 활동을 통해 동경하던 인공지능의 원리를 깊이 이해하게 되었고, 막연하게 가졌던 두려움이 해소되었다. 또한 인공지능을 적극적으로 활용하고 비판적으로 수용하여 바른 방향으로 발전하도록 감시하는 태도를 가져하겠다고 다짐하였음

지적호기심을 해결한 과정과 성취 경험을 기록

*  패들릿에 게시하는 행위를 보고서 제출 혹은 발표로 볼 수 있음.

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수업 자료 창고
https://drive.google.com/drive/folders/1RlUSk-DNHPMiJ7MdMEU6E6BP9Zc1IR5W?usp=sharing

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수업을 통해서 인공지능 기술의 개념과 발전과정, 원리를 깊이 이해하게 되었다. 여러가지 학습모델을 이용하여 데이터분석을 하며 인공지능 기술을 활용하는 방법을 배울 수 있었다. 캐글에서 타이타닉 데이터를 이용하여 직접 모델을 만들어 보면서 실전 능력을 키웠다. 수업 이후에도 여러가지 데이터를 가지고 데이터 분석을 하여 '데이터과학자의 통찰력' 을 조금식 키워나가겠다는 마음을 다졌다.

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이 수업에 참여하면서 머신러닝과 딥러닝의 개념에 대해 알게 됨. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분할 수 있다는 것을 추가적으로 학습하여 인공지능이 데이터를 학습하는 방식을 배움. 삼성 브라이틱스를 활용한 다양한 알고리즘과 분석 모델을 통해 데이터를 분석함. 동아리 활동 중에 기상 예측에 활용되는 결정트리에 대해 조사해본 경험을 바탕으로 피마 인디언 당뇨병에 관한 데이터를 정리한 후 가장 적절한 특성과 레이블을 찾아 데이터의 정확도를 상승시키기 위해 노력함. 결정트리를 사전에 조사하고 직접 실습하여 결정트리에 대한 이해를 더욱 높임. sns사용에 관한 설문 데이터를 군집화 모델에 넣어 그룹별 특성을 분석해보면서 사람들이 어떻게 sns를 자신만의 방식으로 사용하 나가는지 탐구해봄.

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인공지능에 대해 아무것도 모르고 그냥 신기하게만 생각했는데 이 활동을 통해서 인공지능의 역사와 원리를 알게되어서 좋았다. 인공지능은 첨단 기술에만 사용될 줄 알았는데 생각보다 지금도 많은 곳에서 쓰이고 우리가 접한다는 것을 알게되었다. 인공지능에 대해 조금이라도 알게되어서 인공지능에 대한 호기심이 해소되었다. 앞으로 인공지능을 적극적으로 활용해야겠다고 생각했다. 데이터 편향성 등 인공지능에 영향을 끼칠 수 있는 것들을 배우고 인공지능을 맹신하지 말고 비판적으로 분석을 해야되겠다는 생각을 했다

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인공지능의 탄생 배경을 어느 정도는 알고 있었으나 엘런 튜링의 기계는 생각 할 수 있는가? 에 대해서 논문과 그의 궁금증으로 인한 놀라운 기술의 발견에 대해 알게 되었다.
또한 계산주의 학파와 연결주의 학파에 대해서도 배움으로써 지금의 인공지능이 되기 전까지 꽤 많은 과정이 있었고 많은 과학자들의 연구가 있었다고 배웠다.

인공지능:기계가 인간처럼 지능을 가지고 스스스로 생각할 수 있고 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다.

머신러닝:컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 기술
딥러닝:인간의 뇌,뉴런 신경망의 방식으로 기술을 처리하는 방식
머신러닝의 지도학습:먼저 문제와 답을 줌으로써 학습시키는것
머신러닝의 비지도학습:문제에 대한 정보와 문제에 데이터를 줌으로 써 스스로 인공지능이 정리하고 데이터를 군집화 방식으로 분석하는것
머신러닝의 강화학습:지도학습과 비지도학습의 융합? 상을 줌으로써 정답을 알아내는 것
결정트리 모델:스무고개 형식으로 브라이틱스 모델을 활용하여 데이터에 관하여 그 파마인디언 당뇨병에 관해 예측을 하고 사람에 따라 당뇨병에 걸릴 확률을 예측하는것(분류하는것)
랜덤포레스트:랜덤포레스트(결정트리 모델의 데이터를 정리하여 무작위로 평균화)를 사용하여 타이타닉 생존자 예측 및 캐글을 도전하여 어떻게 해야 생존자 예측율을 높이는지에 대해 배우고 탐구하였다.
스프레드시트를 활용한 탐색적 데이터를 분석하여 데이터분석과 데이터과학을 위한 인코딩과 여러가지 정보에 대해서 배움
k-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 SNS사용자 그룹화 및 그룹별 특성 분석에 대해 배움으로서 비지도학습에 대한 특성과 사용되는 점과 원리를 배웠다.
<생각의 변화, 성취, 성장기록>
삼성주소아를 통해 데이터 과학에 대해 알게되면서 인공지능을 사용하여 데이터들을 정리하고 분석하여 독립변수와 종속변수의 상관관계를  알아보는 과정을 통해 인공지능을 활용하여 우리가 갖고 있는 데이터를 우리가 쉽게 인식할 수 있도록 정리하고, 또한 지도학습과 비지도학습을 통해 우리가 필요한 데이터와 따로 정리해야 할 데이터들을 집합시킨것에 앞으로 인공지능의 비지도 학습을 더 관심이 생겼고 비지도학습을 통해 다양한 분야와 융합하여, 스스로 데이터들을 정리하여 활동할 수 있게 연구해보고 싶다고 느꼈다.
또한 캐글에서 데이터를 브라이틱스 스튜디오로 정리하고 타이타닉 사망률을 예측하여, 다양한 방법으로 데이터 예측확률을 높이는것에 성취도를 느꼈다.
전에 1학년때에는 인공지능을 사용하여 어떠한 방법으로 작동하고 어떤 기술을 통하여 우리 생활의 다양한 부분에서 작동하는지에 대해 깨달은 듯 했으나 이번 수업을 통해서 인공지능이라는 기술 자체의 정의와 기본 베이스를 좀 더 탄탄하게 직접 배울 수 있었다고 생각한다. 전에는 겉으로만 어느정도 이해 하고 있었지만 데이터와 접목하여 인공지능 더 깊이 이해할 수 있었다.
앞으로는 직접 브라이틱스와 오렌지 소프트웨어를 활용하여 데이터들을 올바르게 접목하여 심화 활동을 도전하고 궁금한점을 미리 메모하고 연구해봐야겠다고 느꼈다.

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<수업내용>
맨 처음 배운 것은 인공지능의 탄생 역사이다.
앨런 튜링이 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문으로 시작된 인공지능 역사는 이제는 거의 튜링 테스트가 의미가 없다고 판단될 수준까지 발전이 되고 있다. 인공지능은 크게 계산 주의 학파와 연결 주위 학파로 나뉠 수 있고 계산 주의는 복잡한 수식의 알고리즘으로 머신러닝을 하는 것 이고, 연결 주의 학파는 인간의 뇌의 뉴런이 전기 신호를 보내는 것을 기반으로 만든 딥러닝으로 인공지능을 만드는 것이다.
머신러닝도 크게 3가지로 분류할 수 있는데 첫번째로 정답이 주어지고 데이터들을 분류 시키는 지도 학습,두번째로 정답을 주어지지 않고 데이터들을 군집화 시키는 비지도 학습, 마지막으로 게임이나 로봇의 인공지능에 활용되는 강화 학습으로 나눌 수 있다.
첫번째 실습으로 지도학습의 인공지능 모델들로 많은 양의 데이터들을 분류 해 보았는데, 결정트리를 이용한 피마인디언 당뇨병 분류, 랜덤포레스트,로지스틱 회귀,svm 모델 등을 활용하여 캐글의 타이타닉호 생존자 예측 대회도 도전해 보였다.
두번째 실습으로는 실제 데어터 과학자들이 하는 스프레드 시트를 활용한 EDA활동을 해 보았다.
마지막으로 직접 sns사용 설문을 통한 데이터를 비지도 학습을 이용한 k-군집 모델을 이용하여 많은 정답이 없는 데이터들을 기준에 따라 나눠보는 실습을 해 보았다.
<생각의 변화, 성취, 성장 기록>
이 수업을 통해 최근 많은 사람들이 알파고나 챗 지피티 등을 통해 인공지능 서비스를 직접 체험해 볼수가 있게 되었는데 그러한 인공지능이 얼마나 심오하고 어떤 과정을 통해 만들어 졌는지 궁금하였는데 수업을 통해 조금은 그 궁금증이 해결되었다는 생각이 들었다. 닫혀있던 인공지능에 대한 지식이 이번 수업을 통해 많이 열리게 되는 계기가 되었다. 앞으로 더 많이 공부하고 직접 경험 해보아서 경험치를 서서히 늘려가는게 중요하다고 생각한다. 더 많은 분야를 공부해보고 나에게 잘 맞는 분야가 어떤 분야가 있는지 생각해봐야겠다고 생각했다.앞으로 빠르게 발전해 가는 인공지능에 대해 냉정하게 분석하고 판단하여 빠르게 수용할 수 있는 자세를 지녀야 겠다고 생각함.

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<수업내용>
인공지능의 역사를 알아보기 위해 앨런 튜링의 논문을 직접 살펴봄. 또한 관련된 여러 개념들에 대해 배워 대략적인 틀을 알 수 있었음. 또한 인공지능에서 발생할 수 있는 문제들에 대해서 어떤 종류가 있었는지 직접 찾아보면서 주의해야 함을 알게됨. 회귀 분석 모델을 만들어보면서 상관관계와 인과관계를 파악해봄. 분류 모델을 실습하며 정확도를 올리기 위해서 어떤 특성을 넣고 뺄지 생각해보며 정확도를 높은 모델을 만들기 위해 알맞은 특성을 넣어야한다는 것을 알 수 있었음. 직접 설문조사에 참여하며 얻은 데이터를 통해서 결과를 그룹화 하여 각 그룹 별 특성을 분석함.

<생각의 변화, 성취, 성장>
인공지능이라 하면 챗GPT같은 대화형 인공지능 정도인 줄 알았는데 인공지능이 정말 다양하고 쓰임이 많다는 것을 알게 되었다. 특히 통계에 인공지능이 쓰이는 줄 몰랐는데 데이터를 다루는 데에 인공지능이 쓰인다는 것을 알고 어떤 데이터에 어떤 방식이 쓰이는지 더 깊이 탐구하고 싶어졌다. 또한 실제로 설문 조사를 통해 자료를 수집하여 직접 분석해보았던 경험이 인상 깊었기 때문에 개인적으로 실행해보고싶어졌다. 원래 막연히 데이터를 분석하는 일을 하고 싶다고 생각했었는데 이번 기회를 통해 내가 하고 싶은 것이 무엇인지 자세히 알 수 있었던 것 같다.

<지적 호기심 해결 과정과 성취>
그동안은 글로만 통계를 접해와서 직접 데이터를 분석하는 방법에 대해 탐구하여 결과를 내보고 싶었는데, 이번 과정을 통하여 그것을 실현할 수 있었다. 특히 쇼핑몰 등에서 고객 유형을 분석하여 맞춤 정보를 제공하는 방식이 궁금했는데 내가 군집화 분석을 했던 것처럼 이용자의 사용 패턴 별로 그룹을 나누어 그 결과를 통해 특성을 분석하여 맞춤형 광고를 제공한다는 것을 알 수 있었다.  이것 외에도 데이터를 분석하는 방식을 기존에 알고 있었던 것 외에도 훨씬 더 다양하게 알게되어서 굉장히 의미있었다.

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제공되는 데이터가 과거의 것이거나 특정 집단의 데이터가 누락되거나 데이터의 양이 적어서 AI에서 편향성이 나타날 수 있다는 사실과 지도학습,비지도학습,강화학습의 개념과 그 차이점, 사용되는 분야 등에 대해 알게 되었으며 브라이틱스 스튜디오를 이용하여 선형 회귀 학습 모델을 작성하고 로지스틱 회귀, 최근접아웃, 랜덤포레스트, KVM 등 다양한 알고리즘에 대해 알게 되었고 직접 사용하여 데이터를 분석해 보았다.
분류모델이나 회귀모델을 작성하면서 feature는 target과의 상관관계가 높은 것을 사용해야 정확도가 올라가고, 과적합 등의 문제가 생길 수 있으므로 과도하게 정확도를 올리면 안된다는 사실 등 여러가지 정보를 알게 되었다.
feature가 많다고 좋은 모델이 되는 것은 아니라는 것을 깨달았다. 엑셀로 직접 데이터 전처리를 시행하여 분류 모델을 작성하기도 하였으며, 타이타닉 데이터를 분석하여 kaggle에서 실제 데이터 분석과들과 경쟁도 해보는 등 여러가지 흥미로운 경험을 하였다.
직접 설문조사에 참여하여 데이터를 만들고, 이를 가지고 k-means 알고리즘으로 군집화하고 그 결과를 분석하는, 즉, 직접 데이터셋을 만들고 데이터를 분석해보는 활동도 경험하였다.
AI와 데이터 분석에 대한 다양한 경험을 쌓고 지식을 얻을 수 있었으며 데이터 과학 분야에 좀 더 흥미가 생겼다. 머신러닝은 '사람의 뇌를 본따서 작동한다' 라는 것만 알고 있었는데 이 수업을 통해 인공 신경망은 강화학습, 지도학습, 비지도학습 등을 통해 데이터를 처리하고 다양한 알고리즘을 이용해 구축한다는 것을 알게 되었다.

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https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdUOpNYq1LeMkXGRsEXg7jHi87M0RgASUX6_GgNjIamDddNTA/viewform

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저는 이 수업을 통해서 인공지능의 역사와 종류 그리고 인공지능이 만들어지는 과정등을 알게 되었고 그것을 브라이틱스라는 프로그램을 이용해서 다양한 인공지능 모델들을 이용해서 여러 데이터 타이타닉이나 SNS사용실태 등의 데이터들을 프로그램을 이용해서 여러가지 방법으로 예측해해보고 그걸 평가도 받는 그런 어디가서 잘 배울수없는것을 배웠던 수업같습니다. 비록 저의 희망 진로가 컴퓨터 쪽은 아니지만 어디를 가든 데이터는 다 있을것이고 그 데이터를 제가 무조건 분석해야하는데 이 수업을 통해서 앞으로 만나게 될 데이터들을 남들보다 잘 분석해서 그 데이터가 알려주는 이야기들을 잘 들을수있을거라는 생각이 들었습니다. 무튼 이 수업이 앞으로의 인생에 도움이 될것같습니다.

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그저 막연하게만 느껴지던 인공지능의 역사와 기본 개념을 공부해보니 그리 어려운 분야가 아니라는것을 알게 되었다. 다양한 종류의 자료들을 여러가지 방법으로 분석, 분류하는것이 다소 생소하였지만 몇번의 수업을 진행해보니 직접 자료를 찾아 분석해볼 수 있을것 같다는 생각이 들게 되었다. 나의 진로인 게임 개발자에 인공지능을 융합할 방법을 생각해볼 수 있었다.

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데이터들에도 종류가 있고 데이터마다 그에 맞는 분석 방법이 있다는 것이 신기했다. 그리고 데이터마다 새로운 방식으로 분석을 해보고 도출된 결과로 데이터가 나타내는 바를 해석하는 것이 굉장히 흥미로웠다. 잘 접해보지 못했던 크고 다양한 데이터를 접해본다는 것이 처음엔 생소했음에도 여러 분석을 배우고 결과를 내면서 이건 무엇을 위한 데이터구나 인식할수 있고 내가 직접 분석한 결과를 통해 성취감을 느낄수 있었다. 그리고 막연했던 AI라는 것이 어떻게 쓰이는가를 체험해봄으로써 내 진로와 더 가까워질수 있는 기회였다고 생각한다. 앞으로 데이터분석에 관한 더 많은 정보와 교육을 얻을 기회가 생기면 좋겠다.

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인공지능의 탄생 배경과 역사, 개념과 편향성, 머신러닝, 딥러닝의 개념 지도학습, 비지도학습, 강화학습 증 개념들을 배움을 통해 항상 그냥 딥러닝만 인공지능기술인줄 알았었는데 인공지능의 자세한 원리를 알게 되었음.
여러가지 활동 중 랜덤포레스트 모델을 활용한 타이타닉 호 생존자 예측 및 캐글(kaggle)도전 활동을 통해서 과거에 있던 큰 사건을 내 손으로 직접 자료를 찾아보고 모델을 만들어 보고 외국 사람들과 일치도를 비교해보고 1프로라도 올리기위해서 노력했지만 데이터 전처리나 더 자세한 탐구없이는 모델의 정확도를 올리기 어렵다는 사실을 알게되었음
이런 여러 활동들을 바탕으로 나의 꿈인 데이터 분석가에 더 가까워진 것 같고, 나는 데이터를 잘 분석해서 미래를 예측하는데 도움이 되는 분석가가 되어야겠다는 다짐을 함.

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<생각의 변화, 성취, 성장 기록>
인공 지능에 비해 머신러닝과 딥러닝의 개념을 잘 알지 못하고 다른 분류 모델들에 대해서도 아는 정보가 별로 없었었는데  삼성주니어SW아카데미 수업을 듣는 동안 수업 과정에 기반이 되는 각 개념들에 대해 정확히 이해하고 알지 못했던 혹은 잘못 알고 있어 곤란했던 정보들을 새롭게 이해할 수 있게 되었음.

프로그램과 데이터들에 대해 과거에서부터 가지고 있어 항상 문제가 되어왔던 여러 사소한 고정관념을 제거하는 계기가 되었고 실제 타이타닉호 생존자 예측 혹은 피마인디언 당뇨병 분류 등 다양한 자료들을 데이터 분류해봄으로써 미래에 데이터 분류와 분석에 대한 업무에 큰 도움이 될 수 있을 것이라는 생각이 들었음.

캐글을 통해 단순히 학생의 신분으로 이룬 과제가  전세계의 데이터 관련 종사자분들과 나란히 사이트에 업로드되었다는 사실이 매우 신기했고 앞으로도 여러 어려움과 문제점이 생기겠지만 다른 과제들도 혼자서 업로드하고 피드백해보고 싶다는 욕심이 들었음.

상당히 삐걱거리고 이해도 힘들었던 첫 시간에 비해 마지막 수업으로 진행될수록 여러 데이터에 대한 문제들도 이해가 쉬워지고 머릿속에 남아 유용하게 사용될 수 있는 지식들이 점점 더 늘어난 것 같아 또다른 의미로 성장하게 된 것 같은 느낌이 들었음.

# data[].attributes.body
인공지능의 탄생 배경과 역사, 기본 개념과 편향성, 머신러닝,딥러닝 개념, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념을 통해서 인공지능이 어떻게 시작되었고 어떻게 인공지능을 교육하고 우리가 생각하는 스스로 생각하는 수준까지 끌어올리는지 알게 되었음. 또한 인공지능을 제작할 때 편향성을 가지고 의도적으로 데이터를 조작해서는 안된다는 태도를 가지게 되었음.
결정트리 모델을 활용한 피마인디언 당뇨병 분류를 통해서 본격적으로 Brightics Studio를 활용해서 어떻게 데이터를 분석하는지 기초를 배우게 됨. 또한 결정트리 모델을 배웠고 어떤 원리로 데이터를 분류하는지 배우게됨.
랜덤포레스트 모델을 활용한 타이타닉호 생존자 예측 및 캐글(kaggle) 도전 활동을 통해 랜덤 포레스트 모델과 전 세계 데이터 과학자들이 모여서 경쟁하는 캐글 사이트를 배웠음. 실제 사건의 데이터를 분석해서 생존자들을 특징을 가지고 어떻게 생존하였는 지 분석하는 과정이 흥미로웠음. 그리고 데이터 분석을 하면서 정확도를 높이기 위해 어떤 데이터를 가지고 분석해야하는 지 배웠고 정확도를 높이기 위해서는 편법이 아닌 여러번 수많은 경험을 통해서 직감을 익혀야하는 태도를 지녀야함을 깨달음. 지난번 결정트리와 연관성이 있는 내용이라서 이해하기 쉬웠음.
스프레드시트를 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터를  본격적으로 분석하기전 스프레드시트로 데이터를 어떻게 정리하고 또 Brightics Studio에서 활용가능한 형식으로 데이터를 전환하는지  알게됨. 이 활동을 통해서 데이터 과학자가 왜 데이터 분석보다 스프레드시트를 더 많이 사용하는지 깨달았고, 다른 활동보다 특히나 더 힘들고 오래걸린 활동이었음. 그래서 데이터 과학자가 되기 위해 깊은 인내심을 수향해야하는 태도를 가져야함을 알게됨.
k-평균 군집화 알고리즘을 활용한 SNS사용자 그룹화 및 그룹별 특성 분석을 통해서 SNS 사용자들이 어떤 특성들을 지녔고 이 공통된 특성을 가지고 서로 다른 그룹으로 분류하여 분석하는 알고리즘임을 배웠음. 지금까지 배웠던 분류 모델등에서 가장 직관적이었고 이해하기 쉬었으며 실생활에서 가장 활용하기 좋은 모델이라고 생각함.
이러한 활동들을 통해서 데이터 과학자들이 어떤 활동을 하고 어떤 태도를 가지고 데이터를 분석해야 하는지 깨닫게 되었음. 이 강의는 아직 컴퓨터 프로그래머라는 진로를 정했지만 구체적인 분야를 정하지 못한 나에게 큰 도움이 되었고 데이터를 분석하는 활동에 대해 흥미를 가지게 됨. 또 이러한 강의가 열리면 다시 참석하고 싶고 다른 친구들에게도 추천하고 싶음. 이 강의를 통해서  얻은 데이터 과학자의 태도로 다양한 경험을 해보고 깊은 인내심을 수양하여 내가 희망하는 분야를 찾아 컴퓨터 프로그래머가 되겠다고 다짐함.

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지도, 비지도 강화학습에 관한 개념에 대해 파악해볼 수 있었다. 군집화로 정보를 분석함으로서 얻을 수 있는 결과나 이것이 응용되어지는 분야의 특성을 알게되었다.

# data[].attributes.body
지도, 비지도, 강화 학습에 대해 복기함
데이터 군집을 활용하여 데이터 분석을 해봄
K- means를 사용하여 직접 설문한 SNS와 관련된 데이터를 그룹별로 특성을 분석해봄

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비지도 학습 군집화 중 k-means 알고리즘을 활용해보았다. SNS 성향 데이터에 알맞은 k값을 찾고 모델을 분석했다.

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오늘 군집화 분석을 통해서 데이터를 통해 비슷한 특성을 가진 사람들끼리 집단을 분류해서 이 집단은 어떤 콘텐츠를 추천해야 할지 이 집단은 무엇을 싫어하는지 알 수 있다는 점이 흥미로웠다. SNS관련 조사 결과로 이 수업을 듣는 사람들 중 나와 성향이 비슷한 사람을 찾을 수 있어서 인상깊었다. 우리가 사용하는 유튜브나 SNS에서 이미 활용되는 우리가 소위 '알고리즘'이라고 부르는 기술과 비슷하다고 생각했다.

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오늘은 군집화라는것을 사용했는데 이것은 선생님이 수업때도 여러번 말씀하셨던 마케팅분야에 활용하면 정말 그 무리의 특성을 제대로 파악해서 광고효과라든가 홍보효과 등을 올려줄수있는 기술이라는 생각이 들었습니다. 그리고 K means를 이용해서 K가 나누눈 구분을 나타내는것을 알게되었습니다.

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군집화의 개념에 대해 알게 되었고 k-means를 이용하여 직접 설문조사한 데이터를 기반으로 군집화를 해보고 그 결과를 분석해 보았다.
데이터를 통해 사람의 성향을 대략적으로 파악할 수 있음에 데이터로 많은 일(맞춤형 광고 노출 등)을 할 수 있다는 생각이 들었다.

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비지도 학습 중의 군집화인 k-군집을 통해 분류되지 않은 불특정 다수의 데이터들을 군집화 해보았다. 이러한 방법으로 군집화를 하고 시각화를 통해 통찰을 나타내 봄.

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날짜같은거 표기 할때 꼭 공백을 적어줘야 한다는것을 기억해야겠다고 생각했다. 또한 가끔 엑셀이나 다른 파일들의 언어가 깨질때 인코딩문제라는것을 깨닫고 바로 해결 할 수 있도록 해야 겠다고 생각했다.

오늘 군집화 분석을 통해서 데이터를 통해 데이터들의 공통점과 비슷한 특성을 가진 점을 모아서 그룹을 통해 데이터를 정리해놓은것을 보아서 좋았고 인상 깊었다.

# data[].attributes.body
비지도 학습 중 군집화에 대해서 배웠다 그 중에서도 K-means 알고리즘에 대해 배웠다
데이터를 직접 수집하고 수집한 데이터에 따라 SNS이용 유형을 분류했다
나와 같은 유형은 무엇이 있는지 찾았다

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기억해두면 좋겠다 싶은 거...

# data[].attributes.body
내가 통계쪽에 관심이 있는데, 이렇게 직접 설문조사에 참가하여 그룹의 갯수를 이렇게도 해보고 저렇게도 해보면서 군집화를 해보니 재미있었다. 실제로 쇼핑몰 같은 곳에서 광고를 어떻게 추천하는지 방식을 알게 되어좋았다. 내가 속한 집단과 다른 사람이 속한 집단을 비교해보는 것도 나를 객관적으로 볼 수 있는 것 같아 재미있었다.

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K-군집법을 이용하여 사람들의 성향을 K가지로 나누어 분석해봤다. 군집화와 시각화를 통해 데이터를 분류해보는 능력을 기르게됨

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지도학습, 비지도 학습, 강화 학습에 관한 개념을 정리하였고 군집화의 개념을 공부하였다.
비지도학습 군집화 분석을 이용하여 설문 조사 자료를 그룹별로 분류하여 하였다.

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6/7 군집화 결과 분석

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6/7 군집화 결과 분석

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그룹_초록:SNS를 활발하게 사용함
그룹_파랑:최신정보에 관심이 많지만 남들의 생각에는 관심없음
그룹_검정:SNS를 무난하게 사용하고 사진이나 동영상에 무관심함
그룹_노랑:SNS를 잘 사용하지 않음

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6/7 군집화 결과 분석

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6/7 군집화 결과 분석

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그룹_초록: 초록색은 대체적으로 응답한것들의 점수가 높은 것들은 모아놓은것같고 그러니 소셜미디어를 어떤 분야든 다 활용하는것같고 그러면서 다소 소셜미디어에 과몰입되어있는것 같기도 합니다
그룹_파랑: 파랑색은 Q5까진 응답한 점수가 높다가 Q6부터 갑자기 응답한 점수가 낮아진 응답들을 묶어 놓은것같고 그래서 소셜미디어를 열열히 사용하며 잘 활용하지만 자신만의 소신껏 소셜미디어를 이용하며 남과 비교하지 않습니다
그룹_검정: 검정색은 Q1은 되게 높고 마지막인 Q7이 매우 낮은걸 보니 정보를 빠르게 이용하고 나머지 부분은 그럭저럭 쓰지만 소셜미디어에 사진과 영상을 올리는것에는 별로 관심이 없는 그룹인것같습니다.
그룹_노랑: 이 그룹은 전반적으로 응답점수가 낮은것을 보아 소셜미디어를 많이 사용하지 않는 그룹인것같습니다.

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6/7 군집화 결과 분석

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6/7 군집화 결과 분석

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Q1_news : SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다.
Q2_friendship : SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다.
Q3_share : SNS를 통해 많은 정보를 공유한다.
Q4_participation_issue : SNS의 사용은 정치/사회 문제 참여도를 높인다.
Q5_requested_spam : SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다.
Q6_comparison : SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다.
Q7_check_reaction : 내가 SNS에 게시한 글,사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다.
Q8_effort_upload : SNS에 게시하기 위해 사진, 동영상 등을 찍으려고 노력한다.
그룹별 특성 분석
그룹_초록 :
대부분의 질문에서 3.0 이상의 값을 보임.
SNS와 깊이 연관 되있는 삶을 사는 듯함.

그룹_파랑 :
Q6부터 값이 급격히 떨어짐.
SNS를 남의 시선에 상관하지 않으며 SNS를 사용하는 그룹.
SNS를 잘 활용하는 그룹이라고도 할 수 있음.

그룹_검정 : Q8을 제외한 모든 질문에서 3.0이상의 값을 보임. SNS에 신경쓰나 자신의 관심을 기울이지 않는 특이한 그룹.

그룹_노랑 : 모든 질문에서 3.0 이하의 값을 보임.
SNS를 잘 사용하지 않거나 SNS와 연관이 없는 삶을 사는 그룹

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
1_SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다
2_SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다
3_SNS를 통해 많은 정보를 공유한다
4_SNS의 사용은 정치 〮 사회문제 참여도를 높인다
5_SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다
6_SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다
7_내 SNS에 게시한 글 사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다
8_SNS에 게시하기 위해 사진 동영상 등을 찍으려 노력한다

그룹별 특성 분석
그룹_초록:

전반적으로 활발하게 사용하는 SNS 열혈 사용자 그룹

사회 관계 중시, 정치 고관여층

그룹_파랑:

최신 정보에 관심이 많음

남의 이목을 상관하지 않는 그룹

그룹_검정:

무난한 사용자층

사진이나 동영상에 무관심

그룹_노랑:

전반적으로 SNS를 잘 사용하지 않는 그룹

오프라인 활동에 집중하는 그룹

# data[].attributes.body
그룹별 특성 분석

그룹_초록: 전체적으로 모든 질문에 대한 대답의 척도가 높다. 모든 질문을 고려할 때 SNS를 활발하게 사용한다

그룹_파랑: SNS를 사용하지만 6번 7번 8번 질문에 대한 답변척도가 낮은걸 보아 SNS 참여율은 적으며 SNS상에서 타인의 시선을 신경쓰지 X

그룹_검정: 8번 값이 낮은걸 보니 SNS에 게시물을 잘 올리지 않는다

그룹_노랑: 모든 부분에서 SNS 이용울이 적다. 오프라인 활동을 자주할 가능성이 있음

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
1_SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다
2_SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다
3_SNS를 통해 많은 정보를 공유한다
4_SNS의 사용은 정치 〮 사회문제 참여도를 높인다
5_SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다
6_SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다
7_내 SNS에 게시한 글 사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다
8_SNS에 게시하기 위해 사진 동영상 등을 찍으려 노력한다

그룹별 특성 분석
그룹_초록: Q3 이후 지속적 하락
SNS 적극적 활용

그룹_파랑: Q3에서 일시적 증가, Q5 이후 지속적 하락
정보 수집을 목적

그룹_검정: Q8에서 하락
사진이나 동영상에 무관심

그룹_노랑: 지속적 유지
SNS 소극적 활용(거의 사용 안함)

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
1. SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다.
2. SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다.
3. SNS를 통해 많은 정보를 공유한다.
4. SNS의 사용은 정치, 사회문제 참여도를 높인다.
5. SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다.
6. SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다.
7. 내 SNS에 게시한 글 사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다.
8. SNS에 게시하기 위해 사진 동영상 등을 찍으려 노력한다.

그룹별 특성 분석
그룹_초록: 전반적으로 4(그렇다)에 응답하였다. SNS에 대한 활용도가 높은 것으로 보인다.

그룹_파랑: 5번 질문까지는 초록 그룹과 비슷한 형태를 보였지만 6번 질문부터는 1(매우 그렇지 않다)에 응답하였다. SNS를 초록 그룹과 마찬가지로 많이 사용하지만 게시물에는 그렇게 신경쓰지 않는 듯하다.

그룹_검정: 1번 질문과 8번 질문을 제외하고는 3~4(보통이다~그렇다)에 응답하였다. SNS를 효율적으로 사용하려 하는 그룹처럼 보인다.

그룹_노랑: 전반적으로 2(그렇지 않다)에 응답하였다. SNS를 좋은 시선으로 안보는 편으로 추측된다.

# data[].attributes.headline
6/7군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
그룹별 특성 분석
그룹_초록: 대체적으로 긍정적인 답변 위주로 설문에 응한 집단 -> sns극대화로 활용

그룹_파랑:5번 질문 까지는 긍정적인 답변 위주,6~8번 질문 까지는 부정 답변.->sns로 정보획득을 주 목적으로 하는 집단.

그룹_검정: 대체로 보통의 답변을 하고,8번 질문에 부정 답변.->sns를 많이 활용하지만 자신의 정보는 드러내지 않는 집단.

그룹_노랑: 대체로 모든 질문에 부정 답변-> sns를 잘 활용하지 않는 집단.

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
1_SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다
2_SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다
3_SNS를 통해 많은 정보를 공유한다
4_SNS의 사용은 정치 〮 사회문제 참여도를 높인다
5_SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다
6_SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다
7_내 SNS에 게시한 글 사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다
8_SNS에 게시하기 위해 사진 동영상 등을 찍으려 노력한다
그룹별 특성 분석

그룹_초록

SNS를 잘 사용하며 직접적으로 업로드를 하여 정보와 소셜 미디어를 활동적으로 사용하고있다.

그룹_파랑

일정하게 그래프가 유지되다가 Comparision에서 급격하게 그래프가 감소하고 있다. 남과 비교하지않고 별로 신경 쓰지 않는다.

그룹_검정

일정하게 그래프가 유지되며 어느정도 남들과 비교하고 SNS에서 정보를 보고 공유하는 그룹이다. 직접적으로 업로드를 하려 하지 않는다.

그룹_노랑

전체적으로 SNS를 사용하지 않고, 소셜 미디어에 관하여 최소한의 역할을 하는 정도로만 사용하는듯 하다.

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

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6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
1_SNS를 통해 최신 정보를 가장 빠르게 얻을 수 있다
2_SNS를 이용하면서 기존에 알고 있던 사람들과의 관계가 좋아진다
3_SNS를 통해 많은 정보를 공유한다
4_SNS의 사용은 정치 〮 사회문제 참여도를 높인다
5_SNS로 불필요한 정보 요청 등을 받는다
6_SNS를 통해 타인과 나의 삶을 비교한다
7_내 SNS에 게시한 글 사진에 대한 타인의 반응이 신경 쓰인다
8_SNS에 게시하기 위해 사진 동영상 등을 찍으려 노력한다

그룹별 특성 분석
그룹_초록: 전반적으로 SNS를 적극적으로 활용하는 그룹

그룹_파랑: 사진을 게시하고 공유하기보다 정보를 얻는 그룹

그룹_검정: 사진 동영상 올리는 것에 관심이 없고 타인의 반응을 신경 쓰는 그룹

그룹_노랑: SNS를 적게 활용하는 그룹

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
[그룹별 특성 분석]
그룹 초록: 전반적인 점수가 높으므로 SNS를 자주 활용하고, 다양한 정보를 활발히 공유하고 타인들과 잘 소통함-SNS를 자주 사용하는 그룹
그룹 파랑: 파랑은 주변에 자랑하기 위해 SNS를 이용하는 것이 아닌 단순 오락이나 정보, 소통을 위해 쓰는 것으로 보임 정보 공유도 활발함-재미와 정보를 위해 SNS를 이용하는 그룹
그룹 검정: 타인과 소통하는데 SNS 덜 이용하고 SNS에 기록을 남기지 않음-SNS 시청자
그룹 노랑: 전반적으로 낮은 점수를 보이므로 SNS 활용도가 높지 않을 것이다. 타인의 반응을 조금 신경쓰는 것으로 보인다.- SNS 무관심

# data[].attributes.headline
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.subject
6/7 군집화 결과 분석

# data[].attributes.body
그룹별 특성 분석
그룹_초록: 전반적으로 SNS를 많이 활용하고 일상생화에서 SNS로 인한 영향을 많이 받는다.

그룹_파랑: SNS를 많이 활용하지만, SNS가 개인의 감정이나 생활에까지 깊은 영향을 미치지 않는 편이다.

그룹_검정: SNS를 활용하긴 하나 극도로 의존하는 편은 아니지만 일상에서 영향을 받기도 한다.

그룹_노랑: 전반적으로 SNS의 활용도와 의존도, 받는 영향의 수치가 상대적으로 매우 낮다.

# data[].attributes.body
6/7 군집화 결과 분석

그룹별 특성 분석
그룹_초록:

정보검색 및 공유

대인관계 개선

정치 및 사회 문제 참여

불필요한 정보 요청 받음

타인과의 비교, SNS에 게시하기 위해 노력함

SNS를 적극적으로 사용하며 SNS의 장단점을 모두 경험하는 그룹이다.

그룹_파랑:

정보 검색 및 공유

대인관계 개선

불필요한 정보 요청 받음

SNS를 주로 정보를 위해 사용하는 그룹이다. 자신에 대한 타인의 시선에 큰 신경을 쓰지 않는다.

그룹_검정:

정보 획득

타인과의 비교, 타인의 시선에 대해 신경 쓰는 그룹

자신이 SNS에 게시하는 것에 큰 관심을 두지 않는 그룹이다

그룹_노랑:
전반적으로 SNS를 잘 사용하지 않는다.

# data[].attributes.body
직접 데이터를 들고와서 워드로 편집한후에 브라이틱스를 사용하여 원하는 데이터 값을 찾아내는것이 제밌었고 인상적이었다.

# data[].attributes.body
실전 데이터를 구하고 엑셀로 데이터를 분석하는 방법을 배워서 재미있었다 EDA

# data[].attributes.body
오늘 혼자서 엑셀을 이용하여 데이터를 가공하고 랜덤 포레스트 분류를 이용하여 분류모델을 만들었다. 또한 이진분류와 다중분류에대한 개념을 학습하였다.

# data[].attributes.body
데이터를 엑셀을 통해 정리하여 필요한 값을 추출하여 랜덤 포레스트 분류를 통해 분석해 보았다. 분류 모델의 정확도를 변인통제 하면서 높였다.

# data[].attributes.body
결정트리로부터 무작위로 결정되어 나오는 랜덤포레스트의 구성과 이진 분류와 다중분류를 학습함으로서 복잡하고 많은 정보를 분류하는 방법을 흥미롭게 이해해볼 수 있었다.

# data[].attributes.body
2학년떄 배운 엑셀을 다시 사용하면서 감을 다시 익혔고 저번보다 많은 데이터를 가지고 분석을 함. 랜덤포레스트를 사용해서 분석함. 데이터 분석하는 것이 재미있고 나중에 꼭 내 힘으로 혼자서 직접해보고 싶다.

# data[].attributes.body
오늘은 이때까지 수업에서는 모델을 만들고 그런것들을 위주로 했다면 오늘은 데이터를 가지고하는것을 위주로했는데 하면서 노가다 같은 느낌도 조금 들긴했지만 이러한 과정을 거쳐서 예측하기 좋은 데이터로 가공할수있다고 생각하면 이과정이 정말 가치있고 꼭 무조건 필요한 과정이라는것을 몸으로 느꼈던 수업이였습니다.

# data[].attributes.body
간단하게 기억 메모

# data[].attributes.body
랜덤포레스트 분류를 이용하여 인터넷반응 데이터를 가공하여 분류모델을 만들었다.
엑셀을 통해 데이터를 가공하는 법에 대해 더욱 자세하게 배우고 직접 해보았다.

# data[].attributes.body
오늘 직접 엑셀로 데이터를 직접 가공해보니 생각과 기대보다 중노동(노가다)을 요구하는 작업이었고 데이터를 분류하는 것보다 엑셀을 사용한 시간이 더욱더 길었다. 오늘은 랜덤 포레스트와 엑셀을 통해 데이터를 분석하고 txt파일로 변환하는 방법을 배웠다. 오늘은 유난히 데이터를 분류하는 것보다 엑셀로 작업한 것이 더 인상깊었었다.

# data[].attributes.body
데이터 과학의 일부분에 불과하지만 직접 탐구해보니 데이터과학의 어려움과 무한한 활용성을 깨달음.
랜덤포레스트 학습과 예측을 통하여 실제 방송 프로그램 데이터 자료를 분석함

# data[].attributes.body
엑셀을 이용하여 데이터 전처리 하는 과정을 배웠다. 엑셀을 다루며 전처리 하는 과정이 생각보다 중요하다는 것을 알게되었다. 전처리한 데이터를 포래스트 트리로 분류학습 시켜 분류모델도 만들어보았다

# data[].attributes.body
엑셀로 데이터 전처리를 하면서 평소 사용하던 엑셀로 다양한 것을 할 수 있음을 알게 되었다.
직접 데이터를 전처리하고 분류모델을 작성하는 과정이 흥미롭고 재미있었다.

# data[].attributes.body
어떤 정보를 이용해서 어떤 결과값을 도출해내가느냐에 따라 그 결과도 다르게되므로 결국 마지막의 정확도와 프로그램의 가치가 정해진다는 것을 알게되었다. 메뉴얼대로 따라하면서도 내가 어떤 정보를 사용할지 선택하고 적용해보는 것이 매우 흥미있었다.

# data[].attributes.body
실제 타이타닉호의 탑승자 데이터를 가지고 생존 예측을 했다. 실제로 측정한 데이터를 가지고 분류 모델을 만들어보니 데이터 중에서 쓰기 힘든 요소들이 많다는 것을 느꼈고 그런 요소들을 어떻게 결과와 연관시킬지를 생각하는게 중요하다고 느꼈다

# data[].attributes.body
엑셀의 함수를 통해 데이터를 다뤄봤다. 엑셀의 다양한 기능과 함수는 정말 편리하고 신기한 것 같다. 엑셀의 기능에 대해 더 배워보고싶다.
그리고 인터넷 반응의 분석 모델을 만들어봤는데 관련도가 크게 없는 항목을 삭제하니 정확도가 더 떨어진 것을 보며 데이터과학자의 역량이 중요하다는 것을 알게되었다.

# data[].attributes.body
실습 위주로 해보니까 확실히 각각 모델마다 어떤 역할을 하고, 그 사용법을 아는것이 중요하다고 느꼈다.
브라이틱스를 사용하면서 각각의 모델마다 도움이 되는 방법을 찾는것이 제밌었고 여러 시도를 더욱 해보고 싶었다고 느꼈다.

# data[].attributes.body
1.모델 구성
2.랜덤 포레스트
3. 내 모델의 특별한 점: 같은 트레인 값을 두번 활용하고 프로파일을 활용하여 최적의 값을 찾았다.
4. 캐글 채점결과:0.765정도
5.세계순위: 8000/16215

# data[].attributes.body
타이타닉 데이터를 활용하여 사망과 생존과 상관관계에 있는 요소를 가져다가 결과를 도출해나가는 과정이 재밌었고 다른 사람들이 사용한 분류모델도 인상깊었고 나도 사용해보고 싶다는 생각이 들었다.

# data[].attributes.body
캐글이라는 전문가들도 사용하는 사이트에 있는 데이터를 가지고와서 랜덤포레스트로도 했다가 로지스틱으로도 했다가 SVM으로도 해보니 랜덤포레스트가 좀 정확도가 잘 나왔던것같았고 그 후에 거기에 있는 맥스 뎁스나 넘버오브 트리즈 등을 조절하니까 그 프로그램 안에서는 정확도가 조금 차이가 있었지만 캐글 점수로는 큰 차이가 없었다. 오늘 이수업을 통해서 분석방법에도 여러가지가 있다는것을 알았고 해보니까 생각보다 너무 재밌고 뭔가 어쩌다가 했던게 좋은결과로도 이어진다는거를 느꼈습니다.

# data[].attributes.body
스스로 랜덤 포레스트 분류를 이용하여 타이타닉 생존자 분석을 해보니 어떤 원리로 결과가 나오는지 그리고 각 부분들이 어떤 역할을 하는지 알게되었다.

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
2: 랜덤 포레스트
3: MaX Depth 7 number of trees 7
4:캐글 정확도 0.77751
5: 세계순위 4407/16215(28%)

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전 결과

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전 결과

# data[].attributes.body
1. 꺼버림
2. 랜덤 포레스트
3. 없음
3. 정확도:0.76794
4. 순위:11543

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성

2. 사용한 모델: 랜덤 포레스트
3. 내 모델의 특별한 점: 없음
4. 캐글 채점 결과:0.7799
5. 세계 순위 :3429/16215

# data[].attributes.body
로지스틱 회귀분석 ,랜덤포레스트,svm 등 여러가지 분류 모델을 사용하여 분류 모델을 완성하여 캐글 대회에 제출해 보았다.

# data[].attributes.body
직접 데이터를 분석하여 캐글에서 실제 데이터 분석가들과 분류모델의 정확성을 경쟁하는 것이 데이터 분석에 대한 흥미를 높이고 더 열정적으로 임하게 해주어 수업이 더 재미있어서 몰입할 수 있었다. 예측의 정확성을 위해 데이터 전처리 하는 방법을 더 알아보고 싶다

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델구성
2. 사용한 모델 : 랜덤 포레스트
3. 내 모델의 특별한 점 : Fare_std
4. 캐글 채점결과 : 0.81320
5.세계 순위 : 12738/16215

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성

2. 사용한 모델: 랜덤 포레스트

3. 내 모델의 특별한 점:
Max Depth : 11

4. 캐글 채점 결과(정확도): 0.77511

5. 세계 순위: 4407/16215(28%)

# data[].attributes.body
오늘은 타이타닉 데이터를 이용하여 분류모델을 만들어 보았다. 분류모델의 한 종류인 로지스틱 회귀를 활용하는 방법을 배울 수 있었고, 랜덤 포레스트에 대해서도 이론적으로 배울 수 있었다.

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1.사용한 모델: 랜덤 포레스트
2.내 모델의 특별한 점:x
3.캐글 채점 결과(정확도):0.77751
4.세계 순위:4405/16209(28%)

# data[].attributes.body
영화에서 데이터를 추출하고 그것을 이용해 생존자 예측 프로그램을 만들어보니 내가 프로그램과 데이터들에 대해 무의식적으로 가지고 있었던 고정관념이 사라짐을 느끼게 되었다.
단순히 분류 프로그램을 바꿈으로써 정확도와 여러 다른 매개체들이 바뀌는 것이 신기하였고, 캐글이란 사이트에 직접 나의 프로그램을 측정해봄으로써 프로그램에 대해 조금 더 관심을 가지고 나아가게 된 듯한 기분이 들었다.

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성
: 그림으로 제출

2. 사용한 모델: SVM

3. 내 모델의 특별한 점: svm 사용, train/test 데이터 비율이 8:2

4. 캐글 채점 결과(정확도): 0.77511

5. 세계 순위: 9873/16209(61%)

# data[].attributes.body
오늘 캐글에서 타이타닉 생존자 분석을 함. 로지스틱회귀분석과 결정나무 방식을 사용해서 분석해보았다. 로지스틱에서 SVM과 결정나무로 모델을 바꾸었더니 0.77511까지 올라갔다. 좀 재밌다 세특준비할때 이런거 써봐야겠다는 생각을 하게되었다.

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성
: 그림으로 제출

2. 사용한 모델: 결정나무

3. 내 모델의 특별한 점: 없음

4. 캐글 채점 결과(정확도): 0.77751

5. 세계 순위: 4405/16209(28%)

# data[].attributes.body
기억하고픈거 간단히 메모

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성
: 그림으로 제출

2. 사용한 모델: 랜덤 포레스트

3. 내 모델의 특별한 점

Age의 결측치를 전처리하여 사용함

* Name에서 추출한 Mr,Mrs,Miss... 별 중앙값 적용

Fare를 MinMax 스케일링하여 특성으로 사용

4. 캐글 채점 결과(정확도): 0.78708

5. 세계 순위: 1674/16209(11%)

# data[].attributes.headline
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.subject
5/24 타이타닉호 생존자 예측 도전

# data[].attributes.body
1. 모델 구성
: 그림으로 제출

2. 사용한 모델: SVM
3. 내 모델의 특별한 점: 랜덤시드, 모델 바꿈

4. 캐글 채점 결과(정확도):  0.77751

5. 세계 순위: 4405/16209(28%)

# data[].attributes.body
분류학습 모델에 대해 배우고 직접 모델을 만들면서 어떻게 하면 더 정확한 모델을 만들 수 있는지를 알게 되었다 분류 학습모델을 평가하는 방법과 여러 수치들을 알게되었다 같은 데이터인데도 어떻게 데이터 전처리를 하고 어떻게 학습시키냐에 따라 정확도가 크게 달라진다는 것을 느꼈다

# data[].attributes.body
Decision Tree(결정트리)를 이용하여 데이터를 분류해보았다. Feature(특성)과 Label(레이블)을 잘 설정하여 Accuracy(정확도)를 높이는 것을 목표로 피마 인디언 당뇨병 데이터를 결정트리로 나타내었다.

# data[].attributes.body
데이터셋을 이용하여 분류모델을 만들고 이를 검증해보았다. 분류모델을 만들기전 특성(Feature)과 레이블을 구분하는 것이 중요하다는 것을 배웠다. 또 상관관계 분석을 통해 학습에 필요한 특성을 선택하고 이를 학습에 이용한다는 것을 알게되었다.

# data[].attributes.body
결정나무 분류 학습에 대해 배움
여러가지 데이터들 중 gender를 데이터셋으로 정하는 것을 통해 성별을 구분하는 분류 모델을 만들어봄
데이터 프로파일과 상관관계를 분석해봄으로써 데이터 과학에 좀 더 이해하게됨

# data[].attributes.body
분류 모델을 사용하여 분류하여 많은 데이터를 쉽게 분류하고 원하는 정보를 얻을 수 있는 방법을 알게 되어서 직접 실천해보고 더 발전할 가능성에 대한 연구에 관심을 갖게 되었다.

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
1. 데이터셋 : 피마 인디언 당뇨병

2. 이용한 특성
Glucose,  BloodPressure, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age

3. 결과 정확도
Accuracy : 0.7532467532467533

4.결정 트리:

# data[].attributes.body
앞서 배웠던 내용과 비슷하게 또 다른 데이터를 가지고 와 분석하고 결정 트리와 정확도를 계산했다. 그리고 스스로 데이터를 다뤄서 결과를 도출해내볼수 있어서 유익했다.

# data[].attributes.body
오늘은 분류모델 실습을 통해서 회귀분석과 마찬가지로 데이터에 대한 이해도가 필요하지만 때로는 감이 요구되는 어려움을 느꼈다.  회귀분석과 약간 어다르게 상관관계를 찾지 않고 정확도를 높이는데 도움이 되는 가치있는 데이터를 찾아 분석에 활용한다는 점이 인상깊었다. 오늘 실습을 통해 회귀분석 말고도 범주성이 넓은 분류모델을 사용하는 방법과 결정나무를 배웠고 데이터가 많아도 정확도가 높아지진 않는다는 것을 깨달았다. 또한 데이터 과학자에게 요구되는 통계학, 코딩, 빠르게 파악하고 배우고 응용할 수 있는 도메인 능력이 요구된다는 것을 배웠다.

# data[].attributes.body
데이터셋을 직접 찾아서 분류모델을 직접 만들어 보니 데이터 과학자가 어떤 일을 하는지 잘 알게 되었다. target과 낮은 상관관계를 보이는 feature를 제거하는 등의 데이터 전처리 과정이 분류 모델의 정확성에 많은 영향을 끼친다는 것을 알게 되었다.

# data[].attributes.body
5/17 분류모델 실습 결과

1. 데이터셋: 피마 인디언 당뇨병
2. 이용한 특성
Glucose,BMI,BloodPressure,Age,Diabet
3. 결과 정확도

Accuracy : 0.7186147186147186

4. 결정 트리

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
1. 데이터셋: 인디언 당뇨병 데이터 베이스
2. 이용한

특성(features): glucose, BMI, bloodpressure, age, diatespedigreefunction

타겟(target): outcome

3. 결과 정확도

Accuracy : 0.7316017316017316

4. 결정 트리

# data[].attributes.body
직접 예측 모델을 만들어 봤다. 특성에 따라 결과 정확도가 달라지는 것을 실습해보고 정확도 높은 모델을 만들기 위해 알맞은 특성을 넣어야 한다는 것을 알게 되었다.

# data[].attributes.body
데이터셋:diagnosis
이용한 특성: radius_worst, concavepoints_worst, texture_worst
결과 정확도:Accuracy : 0.9298245614035088
결정 트리: http://127.0.0.1:3000/popupmodel?user=brightics@samsung.com&pid=p59jf6wq8ajdjz5j&mid=mkccmhxg4m7cgamx&fid=frj558c82upcnzkg&tids=tkyu8h3awxu37f3f&offsetArr=0&limitArr=1000

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
http://127.0.0.1:3000/popupmodel?user=brightics@samsung.com&pid=pwsjzfnjwvjv83pb&mid=mt743wb8f2vmrxre&fid=fnu27p5zj5gj6rb2&tids=t5szy236ejh7ug9q&offsetArr=0&limitArr=1000

1. 데이터셋: 암 dignosis
2. 이용한 특성: radius mean, concavepoints mean, texture_se
3. 결과 정확도
Accuracy: 0.9239766081871345
4. 결정트리

# data[].attributes.body
간단히 메모

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
1. 데이터셋: 피마 인디언 당뇨병
2. 이용한 특성: Glucose, BMI, Age, DiabetesPedigreeFunction
3. 결과 정확도: 0.7186147186147186
4. 결정 트리

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
1. 데이터셋: 피그마 인디언 당뇨

2. 이용한 특성:
Pregnancies,Glucose, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age

쪼개기 비율:
Train Ratio: 0.75
Test Ratio: 0.25

3. 결과정확도
Accuracy: 0.796875
4. 결정트리

# data[].attributes.headline
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.subject
5/17 분류모델 실습 결과

# data[].attributes.body
1. 데이터셋: PimaIndiansDiabetes.csv (퓨마 인디언 당뇨병)
2. 이용한 특성: Glucose, BMI, Age, Bloodpressure
3. 결과 정확도

Accuracy : 0.7142857142857143

4. 결정 트리