10 predictionsystem - pptx

1. Predictive System
Kyungseok, Song

2. 분류에 대한 기초
 교사학습 (Supervised Learning)
– 훈련 데이터(Training Data) 로 부터 하나의 함수를 유추해 내기 위한 기계학습(Machine
Learning)의 한 방법
 예측모델
– 연속형 : 분류(calssification)
– 이산형 : 회귀분석(regression)
예제를 통한 결정 트리 배우기
– 중첩된 if-then 형식의 모델링

3. 분류에 대한 기초
 정보 엔트로피(information entropy)
– 값의 분포와 관련된 무질서 정도 측정.

4. 분류에 대한 기초
 Dateset

5. 분류에 대한 기초
 몇번의 분할을 거치면…

6. 분류에 대한 기초
 나이브 베이지언 분류기
– simple probabilistic classification

7. 분류에 대한 기초
 베이지언 네트워크(믿음 네트워크 또는 확률적 네트워크)
– 나이브 베이지언 분석 방법의 그래픽 표현.

8. 외카 API를 활용한 블로그 글 분류
 Diagram

9. 외카 API를 활용한 블로그 글 분류
 블로그 글을 분류하기 위한 데이터셋 빌드
– 테그셋과 관련된 블로그 글을 가져온다 (관심태그, 관심없는태그로 이루어져
있다)
– 블로그 글을 파싱하여 텀벡터로 만든다.텀 벡터는 관심여부를 의미하는 예측
값과 연관.
– 각 텀벡터를 외카 Instance 객체로 변환한다. 이런 Instance 객체가 모여서
데이터셋을 구성하며, 이는 Instances 객체로 표현된다.
– 명목형 속성인 태그는, 블로그 글에 태그가 존재하면 값이 참이고, 존재하지
않으면 값이 boolean 속석으로 각 태그를 변환

10. 외카 API를 활용한 블로그 글 분류
 분류기 클래스 구축

11. 회귀 분석의 기초
 선형 회귀 분석
– Y=aX+b
 재산을 많이 보유한 사용자의 데이터
회귀분석을 사용한 결과

12. 외카를 사용한 회귀 분석
 Codes….

13. JDM을 사용한 분류와 회귀 분석
 주요 JDM 교사 학습 관련 클래스

14. JDM을 사용한 분류와 회귀 분석
 주요 JDM 교사 학습 관련 클래스

15. JDM을 사용한 분류와 회귀 분석
 주요 JDM 교사 학습 관련 클래스

16. JDM을 사용한 분류와 회귀 분석
 JDM API를 이용한 교사 학습 설정
– 분류 설정 객체 생성
– JDM API를 이용한 분류 태스크 생성
– JDM API를 이용한 분류 태스크 실행
– JDM API를 이용한 분류 모델 가져오기
– JDM API를 이용한 모델 테스트