본문 바로가기

군집화2

[WEEK 12] 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 12주차 오늘은 감회가 새롭다. 이번주 들어 AI SCHOOL 8기 기간의 50% 지점을 지났고, 오늘로써 전체 101일의 일정 중 50%가 넘어간다. 시간이 빠르게 느껴진다. 12주차에는 이커머스 데이터 분석을 했고, 연결 지어서 머신러닝에 입문했다. 이번주의 키워드로 RFM, 머신러닝, K-means, clustering, classification, Decision Tree를 선정한다. 학습 내용 요약 - 각 세부 사항은 TIL 작성 고객의 거래 데이터(거래일, 거래 금액 등)을 이용하여 고객 가치를 분석하는 RFM에 대한 개념을 익혔고, 영국 온라인 소매점 거래 데이터셋에 적용하여 Recency, Frequency, Monetary를 계산하고 활용했다. DAY 48 [DAY 48] RFM - 과거 내역을 .. 2023. 3. 9.
[DAY 49] 머신러닝, K-means clustering algorithm 머신러닝과 scikit-learn에 대해 학습하는 것으로 강의가 시작되었다. 어제 retail data를 기반으로 만든 RFM 데이터와 군집화 알고리즘 K-means를 이용하여 실습하였다. 머신러닝, scikit-learn 파이썬의 머신러닝 라이브러리 scikit-learn의 대표적 기능 1. Classification(분류) 2. Regression(회귀) 3. Clustering(군집화) 4. Dimensionality Reduction(차원 축소) 5. Model selection and evaluation(모델 선택 및 평가) 6. Preprocessing(전처리) 머신러닝, 딥러닝에서 추상화된 도구(scikit-learn, TensorFlow, pyTorch, FastAI 등)를 사용했을 때 장.. 2023. 3. 7.

티스토리툴바