CRISP-DM Process CRISP-DM Process는 6단계로 구성되어 있습니다. 각 단계는 폭포수 모델처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백(Feedback)을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있습니다.

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) · 비율이 낮은 분류의 데이터를 만들어내는 방법입니다. · SMOTE는 숫자형 데이터를 기본으로 하여 작성된 알고리즘입니다. · R: {DMwR} 패키지의 SMOTE() 함수는 SMOTE 알고리즘을 구현한 함수로 비율이 낮은 분류의 데이터를 생성하는 기능과 비율이 높은 쪽 데이터를 적게 샘플링하는 기능을 제공합니다. SMOTE 수행 단계

빅데이터 저장 계획 수립시 체크리스트 https://codedragon.tistory.com/9705 빅데이터 저장 계획 수립하기 - 수행 단계

imbalanced data · imbalanced data는 각 측정항목이 동일한 크기의 dataset을 가지지 못한 것을 의미합니다. (total) · A는 220개인데 B, C, D는 10개밖의 input을 가지고 있어 모두 동일한 크기의 dataset을 가지고 있지 못합니다. 이 경우가 imbalanced data가 됩니다. MODEL 2 Predictions output output output output Predict data Actual class A B C D total input A 217 2 0 1 220 input B 7 1 0 2 10 input C 7 1 1 1 10 input D 2 4 3 1 10 Actual data total 233 8 4 5 250 Accuracy Com..

R Code 예시 1 1부터 9까지의 3X3행렬을 작성하여, 가로 방향의 합계와 세로 방향의 합계를 구하는 R Code 예시입니다. # 1부터 9까지의 3X3행렬 1+4+7=12 2+5+8=15 3+6+9=18 1+2+3=6 4+5+6=15 7+8+9=24 https://codedragon.tistory.com/9719 https://codedragon.tistory.com/6756 https://codedragon.tistory.com/9493

공공 인공지능 오픈 API·DATA 서비스 포털 · 한국전자통신연구원(ETRI) 공개한 언어, 음성, 대화, 시각지능 학습에 필요한 데이터 모음을 제공합니다. · 시각 인공지능 기술을 학습시키는데 필요한 전봇대, 신호등, 자동차 등 CCTV에 주로 녹화되는 도심 환경 사물 560종 대상, 사물인식 학습 데이터 누적 20만 장이상의 데이터가 포함되어있습니다. http://aiopen.aihub.or.kr