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공부46

STEEP 분석이란? STEEP이란? 사회, 기술, 경제, 환경, 정치(Society, Technology, Economy, Enviroment, Political)에 관하여 전반적인 트렌드를 파악하는 거시적 환경 분석 방법이다 거시적인 메가 트렌드에서 현재의 조직이나 해당 산업에 폭 넓게영향을 미치는 사회,경제적 요인에 관하여 기회를 탐색하기 위하여 사용된다고 보면 된다. 반대로 미시적인 환경 분석 방식으로는 3C(Customer, Competition, Company) 분석 방법이 있다. *거시적이다라는 의미는 사회의 구조적인 관점으로 객관적인 사회 조건을 본다고 생각하면 되며 *미시적이다라는 의미는 개인적인 관점으로 자율성과 상호 작용을 본다고 생각하면 된다. STEEP 분석 방법의 진행은 아래 순서로 진행되어진다. S.. 2022. 4. 23.
NFT의 가치에 대한 생각과 궁금증 NFT (Non-fungible token) : 블록체인 기술을 이용하여 디지털 자산의 소유주를 증명하는 디지털 세계에서의 토큰 가상세계에서의 자산(사진,이미지,등.. )의 대한 하나의 등기 같은 소유권을 증명하는 도구라고 보면 된다. 가상화폐에 울고 웃는 사람들이 많은 현 시기, nft가 사기다 아니다라는 이야기와 그 존재에 대해 의문이 많아지는 현 시기 필자 또한 단 하나뿐인 증명이라면 가치가 있지 않을까? 라는 생각에 실제로 투자를 고민했던 경험과 인터넷에 떠돌아다니는 글을 보며 떠오른 생각을 정리하고자 이 글을 적는다. 노동력,공산품,주식,그림.. 등 어떠한 재화가 가치를 가지기 위해선 생산한 본인이 아닌 사회의 다른 구성원들의 수요가 필요하다. 하지만 그 수요는 정말 가지각색이기기 때문에.. 이.. 2022. 4. 20.
클래스와 인스턴스란? 인스턴스는 클래스에 의해 만들어진 객체를 칭하는 말이다. 클래스는 하나의 공장이나 설계도라고 생각하면 되고 인스턴스는 그 공장에서 나오는 물건이라고 생각하면 이해하기 쉽다. Class 클래스란? 똑같은 무엇인가를 계속해서 만들어 낼 수 있도록 미리 구성해둔 설계도면, 틀 클래스는 객체마다 고유한 성격을 가지며 동일한 클래스로 만든 객체들은 서로 영향을 주지 않는다. 클래스로 만들어낸 것을 오브젝트(객체)라고 부른다. 즉 변수와 함수를 묶어서 하나의 새로운 객체로 만드는 역할 클래스는 아래와 같이 선언 된다 class name: #name 은 클래스의 이름을 정할때 임의로 사용. pass 클래스는 아래와 같이 사용 되며 아래의 a, b가 객체이다. a=name() b=name() 또한 a,b는 name클래.. 2022. 4. 5.
기계 학습(Machine learning)이란 무엇인가? 1. 머신러닝이란? 기존 프로그래밍은 인간이 데이터를 살펴보고, 규칙을 만들고, 컴퓨터는 인간이 지시한 문제들만 수행해왔지만머신러닝은 데이터와 해답을 주고 컴퓨터가 스스로 답과 데이터의 규칙을 찾아 모델을 만드는 컴퓨터가 스스로 학습하는 새로운 프로그래밍 패러다임이다. 2. 그렇다면 머신러닝의 장점은 무엇일까? 많은 데이터를 보고 예측할 수 있다. (사람은 데이터를 볼때 많은 시간이 걸린다.) 새로운 데이터가 추가될 때마다 새로운 예측을 기계가 개선한다. 3. 머신러닝은 어떻게 동작할까? 데이터를 입력한다. 데이터를 분석하여 패턴과 규칙을 탐색한다. 찾아낸 패턴과 규칙을 가지고 의사결정 및 예측을 수행한다. 하지만 머신러닝 자체가 완전히 인간의 개입이 없는것은 아니다. 애초에 컴퓨터와 데이터간의 관계를 .. 2022. 3. 24.
데이터 셋 제공 사이트 목록 [국내] AI 팩토리 : [[http://aifactory.space/]](http//aifactory.space/) 공공데이터포털 : [[https://www.data.go.kr/](https://www.data.go.kr/)] AI허브 : [[http://www.aihub.or.kr/](https//aihub.or.kr/)] 데이콘 : [[https://dacon.io/](https//dacon.io/)] 보건의료빅데이터개방시스템 : [[https://opendata.hira.or.kr/](https//opendata.hira.or.kr/home.do)] [국외] 캐글 : [[https://www.kaggle.com/datasets](https://www.kaggle.com/datasets)] 구글 .. 2022. 3. 24.
단순 선형 회귀(Simple-regression) 단순 선형 회귀(Simple-regression)란? 독립 변수가 1개, 종속 변수도 1개인 선형회귀이다. 종속변수의 변동(변수가 평균값으로부터 다른 정도)을 하나의 독립변수의 변동으로 설명한다. 즉 한가지의 설명 변수(독립변수 X)만으로 반응 변수(종속변수 Y)에 대한 영향을 파악하기 위해 사용한다. 변수들은 다양한 명칭으로 이용되며 종속변수 Y는 반응변수, 레이블, 타겟 등으로 불리운다. 독립변수 X는 예측변수, 설명, 특성 등으로 불린다. (Y에 영향을 끼치는 변수) 잔차(Residual): 실제 값(관측값)과 회귀 모델(적합값)의 차이에 따른 오류를 의미한다. 잔차제곱합(RSS): 오류값의 제곱을 구해서 더하는 방식이다, 단순 오차 제곱합이라고도 불린다. 잔차를 알아야 하는 이유는 결론적으로 좋은.. 2022. 3. 14.
기준모델(baseline model)이란? 기준모델이란? 예측 모델을 만들기 전에 가장 간단하면서 직관적이며 최소한의 성능을 나태내는 기준이 되는 모델 분류 문제에서의 기준모델은 target의 최빈 클래스. 회귀 문제에서의 기준모델은 target의 평균 값이다. 시계열회귀문제에서의 기준모델은 이전 timestamp(과거의 정보로 미래를 예측하는 느낌)의 값이다. 2022. 3. 11.
임계값(threshold)이란? 귀무가설의 검정 통계량의 분포에서 귀무가설을 기각해야 하는 값의 집합을 정의하는 점, 이것을 임계 영역 또는 기각 영역이라고 한다. 예를 들자면 얼음의 녹는점, 물이 기체로 변할때 기화하는 부분이 임계값이라고 할 수 있다. 2022. 3. 7.

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