2026/06/15 2

Chapter.8 머신러닝 활용 품질관리(1)

TIL(Today I Learned)1️⃣실무에 바로 쓰는 머신러닝 기초 1머신러닝의 3대 요소 데이터: 데이터가 참고하는 정보의 모음알고리즘: 문제를 해결하기 위해 순서대로 처리하는 방법이나 규칙 컴퓨팅 파워: 컴퓨터가 얼마나 빠르고 많이 일(연산)이 가능한지머신러닝, AI, 딥러닝의 관계인공지능(AI): 사람의 지능적인 작업을 기계가 수행하도록 만드는 광범위한 개념머신러닝: AI를 실현하기 위한 방법 중 하나, 데이터로부터 특징이나 규칙을 찾아내 학습하는 것딥러닝(Deep Learning): 사람의 뇌신경을 본 떠 만든 인공신경망, 이 신경망을 겹처서 복잡한 정보 학습머신러닝의 역할 및 중요성대량의 데이터 처리와 분석빅데이터란? -> 일반적인 방법으로 저장, 분석하기 힘들만큼 방대한 양의 데이터다양한..

Chapter.7 실전 프로젝트 대시보드(10)

TIL(Today I Learned)1️⃣실전 프로젝트 최종(10)베이스라인 성능 비교최종 점수가 0.87 -> 0.86 하락EV 주행거리를 예측하는 머신러닝 프로젝트를 했다. 데이터는 뮌헨 공대(FTM TU München)가 공개한 1세대 BMW i3의 실주행 기록 — 실제 70번의 주행 데이터일반화의 결과로 인한 점수의 하락은 실전 상용화를 위해 꼭 필요한 과정이다문제: 경쟁력 향상을 위한 남은 주행거리 예측계절에 따른 냉,난방에 의한 주행거리 하락은 전력 소모에 따른 결과이다.낮은 주행거리에 따른 배터리 개선을 위한 주행거리 예측 데이터 확보주행이 끝난 뒤, 실제 주행 조건을 바탕으로 그 주행에서 차가 얼마나 갈 수 있었는지를 데이터로 예측이 목표데이터 전처리원본은 0.1초 단위 실 주행 시계열. ..