그리드 기반 클러스터링(grid-based clustering)은 다중 해상도(multi-resolution) 그리드 데이터 구조를 활용하는 군집화 기법입니다. 이 방법은 데이터 객체들이 존재하는 공간 영역을 유한한 개수의 셀(cell)로 양자화하여 그리드 구조를 만들고, 클러스터링에 필요한 모든 연산을 이 그리드 위에서 수행합니다. 가장 큰 장점은 빠른 처리 속도로, 처리 시간은 일반적으로 데이터 객체의 수와 무관하며 양자화된 공간에서 각 차원별 셀 개수에만 좌우됩니다. 그리드 기반 클러스터링은 밀도가 높은(dense) 그리드

진화 알고리즘이란 무엇인가?진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)은 생명체의 행동 양식을 모방하는 방식으로 문제를 해결하는 AI 기반 컴퓨터 소프트웨어입니다. 이러한 알고리즘이 작동하려면 번식(reproduction), 돌연변이(mutation), 재조합(recombination)과 같이 생물학적 진화와 관련된 메커니즘이 반드시 필요합니다.ETL-EXTRACT 도구 스위트 소개데이터 추출 및 변환 도구의 대표적인 예로는 진화 기술(Evolutionary Technologies)사의 ETL-EXTRACT 도구 스위트

MBR(Memory-Based Reasoning, 기억 기반 추론)은 기존 사례들을 활용해 새로운 데이터를 분류하는 강력한 기법입니다. 이 방법이 제대로 작동하려면 몇 가지 핵심 요소를 신중하게 설계해야 하는데요. 지금부터 MBR을 구성하는 주요 요소들을 하나씩 자세히 살펴보겠습니다.1. 학습 데이터셋(Training Set) 선정MBR의 첫 번째 단계는 학습에 사용할 데이터셋을 구축하는 것입니다. 이 사례에서는 뉴스 검색 서비스를 통해 수집된 총 49,652개의 뉴스 기사가 학습 세트로 활용되었습니다.이 기사들은 약 3개월에 걸쳐

데이터 마이닝이란?데이터 마이닝(data mining)은 저장소에 축적된 방대한 데이터 속에서 통계학·수학 기법 등 패턴 인식 기술을 활용해 유용한 상관관계, 패턴, 추세를 발견하는 과정입니다. 즉, 사실에 기반한 데이터셋을 분석하여 예상치 못한 관계를 찾아내고, 데이터 소유자에게 논리적이면서도 실질적으로 도움이 되는 새로운 방식으로 기록을 요약하는 작업을 의미합니다.여러 학문이 융합된 학제간 분야데이터 마이닝은 데이터베이스 시스템, 통계학, 머신러닝, 시각화, 데이터 과학 등 다양한 분야가 결합된 학제간(interdisciplin

거리 함수란 무엇인가? 거리(distance)는 메모리 기반 추론(MBR, Memory-Based Reasoning)이 데이터 간 유사도(similarity)를 계산할 때 사용하는 기본적인 방법입니다. 하나의 참된 거리 척도(true distance metric)에서 점 A에서 점 B까지의 거리를 d(A,B)라고 표현할 때, 이 거리 함수는 다음의 네 가지 특성을 만족해야 합니다. 거리 함수의 네 가지 핵심 특성 잘 정의됨(Well-defined) — 두 점 사이의 거리는 언제나 정의되어 있으며, 음수가 아닌 실수입니다. 즉, d

데이터 마이닝이란 무엇인가?데이터 마이닝(Data Mining)은 데이터 속 지식 발견(Knowledge Discovery in Data)이라고도 불리는 기술로, 수백만 건에 달하는 데이터(특히 정형 데이터) 사이의 이상 징후, 상관관계, 추세, 패턴을 식별하여 비즈니스 의사결정에 유용한 인사이트를 도출하는 방법입니다. 기존의 전통적인 분석 방식으로는 놓치기 쉬웠던 가치 있는 정보를 찾아내는 것이 핵심입니다.데이터 마이닝의 목표는 복잡한 수학적 알고리즘을 활용해 그동안 간과되었거나 알려지지 않았던 사실과 데이터를 발견하는 데 있습니

협업 필터링(Collaborative Filtering)의 개념협업 필터링은 메모리 기반 추론(memory-based reasoning)의 한 유형으로, 개인화된 추천 서비스를 지원하는 데 특히 적합한 기술입니다. 협업 필터링 시스템은 사용자들의 선호 이력에서 출발하며, 거리 함수(distance function)가 선호도의 겹침 정도를 바탕으로 유사성을 판단합니다. 즉, 같은 것을 좋아하는 사람일수록 서로 가까운 위치에 있다고 간주하는 방식입니다.나아가 평점(투표)에는 거리에 따른 가중치가 부여됩니다. 따라서 자신과 더 가까운 이

데이터 마이닝이란 무엇인가?데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 정보를 선별·탐색·모델링하는 일련의 과정을 의미합니다. 이 과정을 통해 처음에는 알려지지 않았던 규칙성이나 상관관계를 발견하고, 데이터베이스 소유자에게 명확하면서도 실질적으로 유용한 결과를 도출할 수 있습니다.여러 학문이 융합된 학제간 분야데이터 마이닝은 단일 학문이 아닌 여러 분야가 결합된 학제간(interdisciplinary) 연구 영역입니다. 데이터베이스 시스템, 통계학, 머신러닝, 시각화, 데이터 과학 등이 유기적으로 어우러져 있으며, 활용되는 방법론

연관 규칙 학습(Association Rule Learning)이란?연관 규칙 학습은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방식에 속하는 머신러닝 기법으로, 하나의 데이터 요소가 다른 데이터 요소와 어떤 의존 관계를 맺고 있는지 분석하여 더 효과적인 인사이트를 도출합니다. 이 기법은 데이터셋 내 변수들 사이에서 흥미로운 관계나 패턴을 자동으로 발견하며, 여러 규칙을 바탕으로 데이터베이스 속 변수 간의 유의미한 연관성을 탐색합니다.주요 활용 분야연관 규칙 학습은 머신러닝에서 중요한 기술로 자리 잡았으며, 장바구니 분석

KDD란 무엇인가?KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 데이터베이스에서의 지식 발견을 의미합니다. KDD는 데이터 속에서 지식을 발견하는 전반적인 과정을 정의하며, 특정 데이터 마이닝 기법의 고수준 응용을 강조합니다. 이 분야는 인공지능, 머신러닝, 패턴 인식, 데이터베이스, 통계학, 전문가 시스템을 위한 지식 획득, 데이터 시각화 등 다양한 분야의 연구자들이 깊은 관심을 보이는 영역입니다.KDD 프로세스의 핵심 목표는 방대한 데이터베이스 환경에서 정보로부터 의미 있는 데이터를 추출하는 것입니다. 이

장바구니 분석의 정의장바구니 분석(Market Basket Analysis)은 하나의 개별적인 분석 기법이라기보다, 판매 시점(Point of Sale, POS) 거래 데이터를 이해하는 것과 관련된 일련의 비즈니스 문제들을 아우르는 포괄적인 개념입니다. 장바구니 데이터는 고객(user), 주문(order), 상품(item)이라는 세 가지 근본적으로 다른 엔터티를 담고 있는 거래 데이터를 말합니다.주문(Order): 장바구니 데이터의 핵심 구성 요소주문은 장바구니 데이터를 이루는 기본적인 데이터 구조로, 한 명의 고객이 진행하는 단일

비트코인 지갑이란 무엇인가?비트코인 지갑은 비트코인을 보내고 받을 수 있는 디지털 지갑입니다. 실제 지갑과 유사한 개념이지만, 물리적인 화폐를 보관하는 대신 비트코인 주소에 접근하고 거래를 전송할 수 있는 암호화 데이터를 저장합니다. 일부 비트코인 지갑은 여러 암호화폐를 동시에 지원하기도 합니다.비트코인 지갑은 크게 다음과 같은 다섯 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.비트코인 지갑의 5가지 종류1. 데스크톱 지갑데스크톱 지갑은 데스크톱 PC나 노트북에 설치해 사용하는 지갑으로, 사용자가 지갑에 대한 완전한 통제권을 갖습니다. 일부 데

오렌지(Orange)란 무엇인가?오렌지(Orange)는 C++로 작성된 핵심 객체와 루틴 라이브러리를 기반으로 하는 오픈소스 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 머신러닝 도구입니다. 수많은 표준 및 비표준 머신러닝·데이터 마이닝 알고리즘을 내장하고 있어 초보자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있습니다.파이썬 기반 모듈과 빠른 프로토타이핑오렌지는 핵심 라이브러리 위에 파이썬(Python) 기반 모듈들을 얹은 스크립트 환경을 제공합니다. 덕분에 새로운 알고리즘을 신속하게 프로토타입으로 구현하거나 실험 설계를 손쉽게 검증할 수 있습니다. 성

회귀(Regression)란 무엇인가?회귀(Regression)는 연속형 값을 가진 속성을 예측하는 데 사용되는 지도 학습(Supervised Learning) 기법의 한 유형입니다. 회귀 분석을 활용하면 목표 변수(target variable)와 예측 변수(predictor variable) 사이의 관계를 탐색할 수 있어, 기업이 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.특히 회귀는 재무 예측이나 시계열 모델링처럼 과거 데이터를 바탕으로 미래를 전망해야 하는 분석 업무에서 필수적인 도구로 꼽힙니다.데이터 평활화와 선형

회귀(Regression)는 연속형 값을 가진 속성을 예측하는 데 활용되는 지도 학습(Supervised Learning) 기법 중 하나입니다. 회귀 분석을 통해 기업은 목표 변수(target variable)와 예측 변수(predictor variable) 간의 관계를 파악할 수 있으며, 재무 예측이나 시계열 모델링에 필수적인 데이터 탐색 도구로 널리 사용됩니다.회귀 분석에는 여러 가지 유형이 있으며, 대표적인 종류는 다음과 같습니다.1. 선형 회귀 (Linear Regression)선형 회귀는 두 개의 속성(또는 변수)에 가장

회귀(Regression)란?회귀는 연속적인 값을 지닌 속성을 예측하는 데 활용되는 지도 학습(supervised learning) 기반 머신러닝 기법입니다. 회귀 분석을 통해 기업과 조직은 목표 변수(target variable)와 예측 변수(predictor variable) 사이의 관계를 탐색할 수 있으며, 재무 예측이나 시계열 모델링에도 널리 사용되는 필수적인 데이터 분석 도구입니다.데이터는 회귀처럼 함수에 데이터를 맞추는 방식으로 평활화(smoothing)할 수 있습니다. 선형 회귀(linear regression)는 두

CART 알고리즘이란?CART(Classification and Regression Trees, 분류 및 회귀 나무)는 1984년 리오 브라이먼(Leo Breiman), 제롬 프리드먼(Jerome Friedman), 리처드 올셴(Richard Olshen), 찰스 스톤(Charles Stone) 4인이 처음 발표한 대표적인 의사결정나무 알고리즘입니다. 이름에서 알 수 있듯이 CART는 분류(Classification) 문제와 회귀(Regression) 문제 모두에 활용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 이진 트리(binary tree)

C5 알고리즘이란?C5는 호주 연구자 J. Ross Quinlan이 수년간 개발하고 지속적으로 개선해 온 의사결정나무(decision tree) 알고리즘의 최신 버전입니다. 이전 버전인 ID3는 1986년에 확립되어 머신러닝 분야에 큰 영향을 미쳤으며, 그 후속 버전들은 현재 여러 상용 데이터 마이닝 서비스에서 활용되고 있습니다.CART와 유사한 트리 생성 및 가지치기 방식C5로 생성되는 트리는 CART 알고리즘으로 만들어지는 트리와 매우 유사합니다. CART와 마찬가지로 C5 역시 먼저 과적합(overfitting)된 트리를 생성

피드포워드 신경망의 기본 개념피드포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network)은 인공신경망 중 가장 기본적이고 널리 사용되는 구조로, 신호가 입력층에서 출력층으로 한 방향으로만 전달되는 특징을 가집니다. 즉, 출력값이 다시 이전 층으로 되돌아가는 피드백이나 순환 구조(loop)가 존재하지 않으며, 특정 층의 출력이 같은 층에 영향을 주지 않습니다.이러한 단방향 구조 덕분에 피드포워드 신경망은 비교적 단순하면서도 입력과 출력 사이의 관계를 효과적으로 학습할 수 있으며, 패턴 인식(pattern recognition

신경망이란 무엇인가?신경망(Neural Network)은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하여 데이터 속에 숨겨진 기본적인 관계를 찾아내려는 일련의 알고리즘입니다. 이러한 접근 방식에서 신경망은 생물학적 뉴런이든 인공 뉴런이든, 뉴런들의 시스템을 표현합니다.신경망은 인지 시스템의 학습 과정과 뇌의 신경학적 기능을 본떠 만들어진 분석 기법으로, 기존 데이터를 대상으로 소위 학습 과정을 수행한 뒤, 다른 관측값을 바탕으로 새로운 관측값(특정 변수에 대한 값)을 예측할 수 있습니다.역전파의 학습 단계역전파(Back Propagation)