[생활코딩/머신러닝야학] 행 - 관측치(observed value), 열 -특성(feature)

본격 머신러닝 입문하기~

나의 두뇌를 더욱 두뇌답게 만들어 보자!!😝

 

ml.yah.ac/

머신러닝야학

 

• [머신러닝]이란 판단력을 기계에게 부여하는 기술
• 머신러닝을 만든 사람들은 이런 [판단력]을 [모델(Model)]이라고 부름

 

• [데이터 과학]은 데이터를 만들고, 만들어진 데이터를 이용하는 일. 책에 비유한다면 "작가"
• [데이터 공학]은 데이터를 다루는 도구를 만들고, 도구를 관리하는 일.
  책에 비유한다면 종이와 연필을 만들고,
  책을 잘 출판하고, 정리 정돈해서
  도서관을 운영하는 것과 비슷.

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• 표는 데이터들의 모임
• 표를 데이터 셋(data set)이라고도 부른다.

• 데이터 셋을 잘 살펴보면 각각의 행은 각각의 ‘하루’
• 열은 ‘그 하루의 특징’

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개체를 행에 적고, 그 개체의 특성을 열로 구분하고 있다.

데이터 산업에서는 행,열이라고 하지 않고 다른 용어로 부른다.

o 행(row)

• 개체(instance)
• 관측치(observed value)
• 기록(record)
• 사례(example)
• 경우(case)

o 열(column)

• 특성(feature)
• 속성(attribute)
• 변수(variable)

내가 참여했던 프로젝트에서는 행을 관측치, 열을 특성이라고 불렀다.

 

생활코딩에서도 행을 관측치, 열을 특성,변수 라고 부른다고 했다‼️

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opentutorials.org/course/4548/28904

직업의 시작 - 생활코딩

 

opentutorials.org/course/4548/28928

표 - 생활코딩