Brightics Studio삼성 SDS에서 만든 오픈소스 AI 분석 플랫폼 주요 특징 https://codedragon.tistory.com/8512 http://brightics.ai/ https://github.com/brightics/studio

K-평균 알고리즘(K-means algorithm)· K-평균 알고리즘은 분할기법의 대표 알고리즘입니다.· 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작합니다. · K-평균 알고리즘은 주어진 데이터에서 K개의 데이터 오브젝트를 임의로 추출합니다. 그리고 그 데이터 오브젝트들을 각 클러스터의 중심으로 설정합니다. 그 후 각 클러스터의 중심과 그룹 내의 데이터의 거리 제곱합을 비용 함수로 정하고, 이 함수값을 최소화하는 방향으로 각 데이터의 소속 그룹을 업데이트 합니다. K-평균 알고리즘은 이 과정으로 클러스터링을 수행하게 됩니다. https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%E..

오피니언 마이닝(Opinion Mining)· ≒ 평판 분석(Sentiment Analysis) ≒ 감성분석 ≒ emotion AI· 비정형 데이터 마이닝의 유형 중 하나입니다.· 텍스트 마이닝(Text Mining)에서 발전된 분석 기법입니다.· 오피니언(Opinion)은 상품평이나 영화 감상평 또는 정치인에 대한 호감도와 같이 특정 주제나 대상에서 보인 사람들의 주관적이고 감정적인 의견을 의미합니다.· 오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 오피니언이 포함된 빅데이터에서 사용자가 게재한 의견과 감정을 나타내는 패턴을 이용하여 특정 주제에 보인 사람들의 주관적이고 감정적인 의견을 분석하여 긍정(Positive)인지, 부정(Negative)인지, 중립(Neutral)인지를 찾아냅니다. 이를 통해 ..

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2018 중국 인공지능 산업보고서 https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/

K-평균 군집화 예 학생 6명의 시험점수가 다음과 같을 때, K-means 군집분석을 실시하는 경우로 군집분석을 수행 ( k=2) 구분 과목1 과목2 학생A 90점 70점 학생B 90점 90점 학생C 80점 90점 학생D 60점 50점 학생E 60점 60점 학생F 50점 70점