Deep Learning Research Group

가. 데이터 시각화의 중요성 – 많은 정보가 생성되는 빅데이터 환경이 도래하며, 엄청나게 많은 데이터의 홍수 속에서 의미있는 정보와 가치들을 얻어내는 것이 중요해 짐 특히나 텍스트와 이미지가 비정형의 형태를 띄고 있어 중요한 패턴을 찾기가 쉽지 않음 구글 수석 경제학자 할 배리언은 “데이터 얻는 능력”, “처리하는 능력” , “가치를 뽑아내는 능력” . “시각화하는 능력”, “전달하는 능력”이 중요하게 […]

가. 내부에서 적용 – 기존 문제 해결 방식이나 설명 모델의 수정 – 새로운 문제 해결 방식의 도입 – 새롭게 발견한 가능성에 대한 구체적인 탐색과 발전 나. 외부에 대한 설명, 설득과 시각화 도구 – 다른 사람에게 정보를 전달하거나 설득하기 위해서는 시각화가 유용 – 대표적인 예로는 인포그래픽이 있음 다. 인사이트의 발전과 확장 (1) 탑다운 vs 보텀업 – […]

가. 분석 대상의 구체화 (1) 2차 탐색 – 탐색을 통해 찾아낸 관계들 사이의 우선순의를 조정 – 잘라보기, 달리보기, 내려다보기, 올려다보기, 측정값, 차원값 조정 등을 다시 점검 (2) 분석 목표에 따른 분석 기법 – 패턴 자체를 확률적으로 검증하거나 패턴을 구성하는 핵심 함수의 모델 도출 등 분석 -평균에 대한 검정과 추정 : T 검정 -비율에 대한 검정과 […]

가. 사용 가능한 데이터 확인 (1) 데이터 명세화 : 차원과 측정값 대상을 국가별 남성의 평균 수명이라고 하면 아래과 같이 예를 들 수 있다. – 측정값 :  평균 나이 값 – 차원값 : 국가 , 성별 . 하나는 1차원, 두개 이상은 다차원이라고 명명 함 . 시간 연속 데이터는 일,연 단위로 묶어서 차원을 관리하기도 함 – 데이터의 […]

가. Insight 통찰력 – 영문 의미와 한글 의미의 주요 공통점은 정보, 인과관계, 본질, 이해 (1) 데이터, 정보, 지식, 지혜, 관계 1Level : 지혜 – 적용된 지식 . 지역별, 기후 반복주기 최대치를 고려한 관계 2Level : 지식 – 조직화된 정보 . A 마을의 강수량과 지형조건, 배수 시설 등의 정보를 고려한 관계 3Level : 정보 – 연관된 […]