MACHINE LEARNING 소개
함수 적용
- 사용자 정의 머신러닝 모델을 생성하여 이상 탐지에 적용하는 기능을 지원합니다.
- 시계열 분석, 영역 분석, 머신러닝 학습분석 함수를 내장하고 있습니다.
분석 함수 특징
회귀분석
Linear Regression
하나 혹은 여러개의 독립 변수와 수치형 종속 변수의 관계를 분석하여 예측합니다.
예) 주택유형, 준공년도, 평수, 방 수 등의 요인을 입력하여 매매가를 예측합니다.
분류
Logistic Regression
하나 혹은 여러개의 독립 변수와 이산형 종속 변수의 관계를 분석하여 예측합니다.
예) 산모 연령, 체중, 흡연 여부, 고혈압 병력 등의 요인을 입력하여 저체중 출산을 예측합니다.
군집화
Clustering
데이터 집합을 유사성(Similarity) 에 따라 그룹으로 분할합니다.
예) 구매상품, 구매빈도, 구매액수 등의 요인을 입력하여 고객세분화를 수행합니다.
이상탐지
Anomaly Detection
기존의 다른 데이터와 다른 이상치나 이벤트를 식별합니다.
예) 카드결제 지역, 시간대, 액수, 업종 등의 요인을 입력하여 카드결제 사기를 탐지합니다.
시계열 예측
Forecasting
기존의 시계열 데이터를 이용하여 향후 추이를 예측합니다.
예) 기존의 매장 월별 매출치를 입력하여 향후 매출 추이를 예측합니다.
Architecture
