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자전거 대여 수요 예측을 위한 머신러닝 모델 구축

1. 분석 배경 및 목적 분석 배경 : 워싱턴 D.C.의 A사 자전거 대여 시스템 운영 담당자로서 자전거 대여 패턴을 분석하여 자전거 배치와 운영 전략을 최적화하고, 대여 수요를 정확히 예측하고자 한다 분석 목적 : 자전거 대여 시스템의 효율성을 높이고 사용자 만족도 증가 분석 목표 : 머신러닝 모델을 실험하여 RMSLE를 낮추는 최적...

데이터 위클리 페이퍼 12 - 머신러닝 편향과 분산, K-폴드

모델 학습 시 발생할 수 있는 편향과 분산에 대해 설명하고, 두 개념의 관계에 대해 설명해 주세요. 편향과 분산은 트레이드오프 관계에 있습니다. 즉, 하나를 줄이면 다른 하나가 증가하는 경향이 있습니다. 모델의 성능을 최적화하려면 이 둘 사이의 균형을 잘 맞춰야 합니다. 고편향, 저분산: 너무 단순한 모델로 인해 데이터의 복잡한 패턴을 ...

데이터 위클리 페이퍼 11 - 지도학습과 비지도학습, 손실 함수

Q1) 지도 학습과 비지도 학습의 차이는 무엇인가요? 지도 학습은 입력 데이터와 해당 정답 레이블을 함께 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 이를 통해 모델은 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측할 수 있도록 학습합니다. 예를 들어, 사진에 있는 물체를 분류하는 것이 지도 학습의 예입니다. 비지도 학습...