왜 배워야 하나요?
빅데이터 분석에 있어 통계와 머신러닝에 대한 이해는 필수입니다. 통계와 머신러닝은 모두 데이터를 토대로 미래를 예측하고자 하는 목적으로 시작되었으나 그 방식 등에 있어 명확한 차이를 지니는데요.
데이터 분석에 통계와 머신러닝을 활용하기 위해서는 이러한 차이점과 각각의 특성을 이해할 필요가 있습니다.
6) 왜 통계와 기계학습인가?
무엇을 배우나요?
- 통계와 머신러닝이 지니는 공통점과 차이점을 알아봅니다.
- 통계와 머신러닝의 구체적인 개념과 데이터 분석에 있어서의 중요성을 알아봅니다.
학습하기
강의 요약
* 통계와 머신러닝의 공통점
- 데이터를 토대로 미래를 예측하고자 하는 목적으로 시작됨
* 통계와 머신러닝의 차이점
- 통계 : 데이터 중 일부를 추출하여 전체의 경향과 미래를 추론하고자 하는 것으로, 오류를 방지하기 위해 추론 과정에서 정제된 데이터를 활용하고자 하며, 이외에도 여러 까다로운 절차를 거침
- 기계학습 : 최대한 많은 데이터를 수집하여 미래의 확률을 추론함. 데이터의 양으로 임의적인 경향성을 파악하는 데 목적이 있기 때문에 정제되지 않은 데이터를 활용하는 것도 어느 정도 허용됨
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