Dec. 6 14:00~17:00 Workshop 2) 머신러닝 실전 – R을 활용한 예측과 이상패턴 탐지(Machine Learning in Action using R – Prediction and Anomaly Detection) 이 Hands-on 워크숍에서는 기업에서 머신러닝을 적용하는 과정을 실전적으로 짚어본다. 오픈소스 R을 사용해서 데이터준비 및 탐색적 분석을 거쳐, 앙상블 머..

# 인공지능과 빅데이터의 시너지 - 현재와 미래 =============================== 2018년 현재 다양한 수준의 인공지능 응용들이 등장해 있으나 알고리즘의 수준과 데이터 활용의 수준에서 다양한 모습을 보이고 있다. 이제 시작인 단계이니 상대적인 수준의 차이는 있겠지만 아직 그다지 쓸모없는 ..

hit5 <- read.csv("http://cfile227.uf.daum.net/attach/999FB3335BADBEDC240C5D") hit5$age <- c(30, 20, 28, 31, 30, 32, 37, 32, 37, 34, 36, 30, 30, 30, 28, 25, 28, 32, 28, 25, 28, 33, 32, 28, 29, 29, 28, 33, 34, 31, 39, 30, 29, 35, 29, 28, 26, 34, 31, 33, 28, 31, 22, 29, 29, 28, 29, 19, 31, 33, 33, 28, 19, 31, 34, 28, 28, 31, 27, 24, 31) plot(hit5$age, hit5$TB, pch=19, col="..

# devtools::install_github("yanyachen/IsolationForest") install.packages("IsolationForest", repos="http://R-Forge.R-project.org") library(IsolationForest) data(stackloss) # train a model of Isolation Forest tr<-IsolationTrees(stackloss, rFactor=0) #evaluate anomaly score as<-AnomalyScore(stackloss,tr) # show anomaly score as$outF plot(stackloss$Air.Flow, stackloss$Water...

[데이터사이언스] 공감토크_데이터과학과 비즈니스의 미래_전용준_20171222 Agenda 1. 디지털 변혁Transformation과 비즈니스의 변화 - 디지털 변혁과 4차 산업혁명의 차이 - 디지털 변혁과 비즈니스의 미래간의 관계 - 디지털 변혁의 원동력은 무엇인가 2. 데이터 과학은 어디를 향해가는가 - 데이..

탐색적분석 Exploratory Data Analysis (EDA) ? (주로 시각적인 방법을 활용하여) 다음과 같은 목적을 달성하기 위해 데이터를 분석하는 방법 데이터 셋에 대한 이해를 높이기겉으로 드러나지 않은 구조를 파악하기 중요한 변수들을 찾아내기아웃라이어와 비정상적인 값을 찾아내기깔려있는 상식..