머신러닝 야학 - 2일차

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28891

직업의 시작

만약, 레모네이드 카페를 운영한다고 가정.

오늘 몇 잔의 레모네이드가 팔릴지 예측하고 싶다면?

온도와 판매량을 데이터로 표현 → 현실을 데이터로 표현하는 것!

 

현실을 데이터로 표현할 수만 있다면, 컴퓨터는 엄청난 힘으로 데이터를 처리할 수 있다.

이처럼 복잡한 현실에서 데이터를 찾아내 현실을 변화시키는 것 → '데이터 산업'

 

데이터 산업은 크게 2가지로 나뉜다.

• 데이터 과학(Data Science): 데이터를 만들고, 이용하는 일. (책에 비유한다면, 작가)
• 데이터 공학(Data Engineering): 데이터를 다루는 도구를 만들고, 도구를 관리하는 일.
                                            (책에 비유한다면, 종이, 연필, 책을 만드는 것)

이 둘은 한쪽이 없으면 다른 한쪽이 존재할 수 없기 때문에 사실은 하나이다.

 

표

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28928

표는 행과 열로 데이터를 표현.

엑셀, DB 같은 도구에 표를 옮겨담으면 컴퓨터가 빠르게 처리 가능.

 

표는 데이터들의 모임 == 데이터 셋(Data Set)이라고도 부른다.

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28928

데이터 산업에서는 행과 열이라는 표현 대신 다른 표현을 사용.

• 행(row)
  • 개체(instance)
  • 관측치(observed value)
  • 기록(record)
  • 사례(example)
  • 경우(case)

 

• 열(column)
  • 특성(feature)
  • 속성(attribute)
  • 변수(variable)

 

독립변수와 종속변수

 

심리전