데이터 과학을 위한 R 프로그래밍 : 기초 및 응용

석경하 | 2024-08-30

R은 빅데이터와 데이터사이언스 도구로 각광을 받으면서 통계학, 빅데이터, 데이터 사이언스, 기계학습에 필수 불가결한 도구가 되었다. 이런 흐름에 발맞추어 다양한 과정에서 R 프로그래밍에 대해 학습할 기회도 늘어나고 있다. 여러 수업에서 R 프로그래밍에 대해 강의하면서, “R의 벡터는 수학의 벡터와 같은가?”, “행렬의 한 열은 벡터인가?”, “반복문보다 벡터화 연산이 더 좋은가?”, “사용자 정의 함수와 내장함수 중 우선인 것은?” 등...

데이터과학과 인공지능

박성현, 박태성, 이영조 | 2024-08-20

동서양에는 공교롭게 비슷한 이야기가 전해지고 있다. 옛날에 한 총각이 있었다. 그는 같은 동네 마음씨 곱고 아리따운 어느 처녀를 연모하였다. 그런데 그녀가 어느 날 갑자기 죽고 말았다. 총각은 그녀가 너무 보고 싶었기에 눈에 보이는 나무토막마다 그녀를 조각하기 시작했다. 그러다 마침내 어느 날 그녀를 꼭 닮은 조각상 하나를 만들게 되었고, 총각은 매일 그 조각상을 보듬고 울며 지내었다. 이를 불쌍히 여긴 산신령은 그가 잠들었을 때, 그 조각...

EXCEL 고급 기능을 이용한 데이터 이해 및 활용

안정용 | 2024-08-16

디지털 혁신(digital innovation) 시대에 가장 핵심적인 자산은 빅데이터(big data)이며, 데이터 기반 기술혁신을 바탕으로 모든 것이 변화하고 있다. 그러나 빅데이터가 정확히 무엇을 의미하는지, 데이터를 활용한다는 것의 의미가 무엇인지 알고 있는 사람은 많지 않은 것 같다. 대학에서도 빅데이터 분야에 대한 관심이 높아지면서 교양 수준의 강의를 위해 많은 교과목이 개설되어 운영되고 있으나 데이터 분석 및 활용 측면보다는 대부분 빅데이터와 관련...

시계열 예측과 분석 : 통계적 모형, 혼합형 모형, 딥러닝 모형

박유성 | 2024-04-05

시계열 예측 방법은 (1) 통계적 방법, (2) 혼합적(hybrid) 방법, (3) 딥러닝 기반 방법으로 구분할 수 있다. 대표적인 통계적 방법은 시계열 분해, ARIMA, VARIMA 등이 있고, 혼합적 방법은 통계적 방법과 딥러닝 기반 방법을 혼합한 시계열 예측 기법으로 Prophet, Neural Prophet 등이 대표적이다. 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 모형은 딥러닝의 3대 아키텍처인 MLP, RNN, CNN을 근간으로 시계열의 예측력을 획기적으로 향상시키고 정밀화하였으며, 대표적...

R과 Excel을 활용한 데이터 모델링

오진호 | 2024-03-02

현대 사회에서 빅데이터(Big Data)는 21세기의 원유라고 비유할 정도의 소중한 자원 중 하나로 자리매김하고 있으며, 학계·기업·정부기관 등의 다양한 분야에서 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 빅데이터로부터 주요 정보를 효과적으로 도출하고 분석하기 위한 기술과 인력 역시 매우 필요한 실정이다. 빅데이터는 숫자, 이미지, 영상, 문자, 위치정보 등 종류가 다양하다. 이렇게 다양한 종류의 시각화와 분석 방법 중 데이터 모델링(Data Modeling)은...

강화학습 기본과 PyTorch

추상목 | 2023-11-30

신경망 공부를 하다 보면, ‘학습은 비지도 학습, 지도 학습, 그리고 강화학습으로 나뉜다. 알파고와 자율 주행차에서 사용하는 강화학습, 아이가 세상과 상호작용하면서 세상을 배우는 과정을 모방한 강화학습.’ 등과 같은 문장을 접하게 된다. 그러면서 다음과 같은 생각이 든다. ‘강화학습을 공부해 볼까?’ 그러나 이 영역으로 들어가기가 쉽지 않다: (1) 기존 신경망 학습 구조와 완전히 다르고, (2) 매우 많은 강화학습 방법을 어떤 순서로 공부해야...

alibi, lime, shap, ELI5, InterpretML을 활용한 XAI

박유성 | 2024-01-15

앙상블러닝이나 딥러닝은 예측의 정밀도 측면에서 전통적인 통계적 예측 방법론을 앞서고 있다고 해도 과언은 아니다. 이러한 예측 정밀도에도 불구하고 AI를 알지 못하는 end-user에게 이들 모형의 예측이 ‘왜?’‘어떻게?’를 설명하지 못하면, 정밀도만 높을 뿐 모형의 예측 결과가 산업현장의 의사결정에 거의 도움을 주지 못하게 된다. XAI는 AI 모형과 end-user 간의 이러한 괴리를 메꿀 뿐만 아니라 AI 모형을 투명하고(transparency) 신뢰할만하게(t...

딥러닝 with 텐서플로와 케라스

임동훈 | 2023-12-15

요즘 인공지능(artificial Intelligence, AI), 머신러닝(machine learning), 딥러닝(deep learning)이 사방에서 난리다. 특히 딥러닝이라는 괴물은 빅데이터와 함께 여러 군데에서 이미 괴력을 발휘하고 있다. 그럼, 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 오늘날의 인공지능을 이끄는 첨단 기술이라고 할 수 있다. 인공지능은 사람처럼 사고하고 행동하는 기술을 말한다. 최근 딥러닝과 더불어 주목을 받는 머신러닝은 인공지능의 한 분야로서 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록...

누구나 쉽게 할 수 있는 소프트웨어 설계와 파이썬

정화영 | 2023-11-05

4차 산업혁명의 용어가 익숙해지고 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷 등의 기술이 친숙해지면서 그동안 컴퓨터 관련 전공자들의 전유물처럼 인식되었던 프로그래밍이라는 개념이 누구나 알아야 하는 기초 소양 과목처럼 우리에게 다가왔다. 사회에서 비전공자들에게 요구하는 소프트웨어 코딩 수준은 전문적인 프로그램 제작 능력이 아닌 소프트웨어 프로세스의 구성이나 기본 작성 방법을 이해하는 것이다. 물론 더 전문적인 소프트웨어 개발 능...

파이썬을 이용한 통계적 머신러닝 제4판

박유성 | 2023-10-25

머신러닝은 주어진 데이터만을 이용하여 예측, 분류, 차원축소, 생성, 재생 등을 실행하는 데이터과학 모형을 말한다. 통계학에서는 데이터에 대한 가정을 바탕으로 상당한 수준의 통계적, 수학적 지식을 이용하여 추정, 검정, 예측 등의 통계적 추론을 하게 된다. 그러나 머신러닝은 데이터에 대한 가정 없이 주어진 데이터만으로 좋은 통계적 추론을 도출할 수 있도록 데이터의 split, sample weights, resampling, randomization 등으로 통계학의 기본조건을 충족시키...