105 기법(방법론)
| parent_topic | 100-데이터분석 & AI |
| types | 레퍼런스 |
| tags | #methodology #techniques #algorithms |
105 기법(방법론)
AI 및 데이터 분석에서 사용하는 다양한 기법과 방법론 관련 학습 내용을 담는 SubTopic이다.
What is 기법(방법론)
데이터 분석과 머신러닝에서 사용하는 구체적인 알고리즘과 접근 방식이다. 문제의 성격에 따라 적절한 기법을 선택하는 것이 중요하다.
주요 카테고리
회귀 분석
- 연속형 변수 예측
- 선형회귀, Ridge, Lasso, XGBoost 등
분류 분석
- 범주형 변수 예측
- 로지스틱회귀, 의사결정나무, SVM 등
군집화
- 데이터를 유사한 그룹으로 분류
- K-means, DBSCAN, 계층적 군집화 등
차원 축소
- 고차원 데이터를 저차원으로 변환
- PCA, t-SNE, UMAP 등
앙상블 기법
- 여러 모델을 결합해 성능 향상
- Bagging, Boosting, Stacking 등