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[Upstage AI Lab 3기] 데이터 분석의 근본 Statistics인공지능 AI/패스트캠퍼스 부트캠프 Upstage AI Lab 3기 2024. 4. 26. 01:54
목차
머신러닝 모델링을 위해 필요한 능력
머신러닝을 몇 일 배우면서 확실하게 느껴지는 것은 아래와 같다.
머신러닝을 직접 모델링하고, 상용 서비스를 제공하려면 아래와 같은 능력은 필수임을 깨닫는 중이다.
아래 각 챕터 하나하나가 몇 년씩 공부해도 부족할 전문 영역이다.- 컴퓨터공학 전공 지식
- 서버, 네트워크, DB 세팅 능력
- 백엔드 프로그래밍
- 프론트 프로그래밍
- 데이터 크롤링
- 통계학 전공 지식
- 데이터 분석
- 인공지능 전공 지식
- 머신러닝 라이브러리 활용
- 머신러닝 직접 모델링
통계학 전공 지식
Statistics 통계학
특별히, 이번에 배운 통계학 관련 전공 지식은 그 내용이 매우 방대하고, 수식과 그래프가 많다.
전부 복습하고 블로그에도 상세히 남기려 한다.
우선, 목차부터 정리해본다.- Arithmetic mean 산술 평균
- Geometric mean 기하 평균
- Harmonic mean 조화 평균
- The Pitfalls of Averages 평균의 함정
- Mean, Median, Mode 평균, 중앙값, 최빈값
- 분산과 표준편차
- 사분위 범위
- 이상치의 탐지
- 변동계수
- 왜도와 첨도
- 모집단과 표본, 샘플링 방법
- 정규분포
- 중심극한정리
- T분포
- 카이제곱분포
- F분포
- 가설검정: 귀무가설, 대립가설
- 단측검정, 양측검정
- 1종 오류, 2종 오류
- T검정
- 카이제곱검정
- 분산분석(아노바)
- 단순 선형회분석
- 독립변수와 종속변수
- 다중 선형회귀분석
- 결정계수
- 오차, 잔차, 선형성, 잔차 정규성, 독립성, 다중 공선성, 등분산
- (파이썬 실습) 선형회귀분석
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