데이터분석5 프러닝(Pruning) 기법 - 효과적인 머신러닝 모델 최적화 방법 1. 프러닝(Pruning)이란? 프러닝(Pruning)은 머신러닝 모델을 최적화하는 기법 중 하나로, 모델의 복잡도를 줄여 과적합(Overfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 방법입니다. 이는 불필요한 가지(branch)나 가중치(weight)를 제거하여 모델을 단순화하고, 더 간결하고 효율적인 구조로 만들어줍니다. 프러닝은 모델의 용량을 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 장점을 갖고 있어 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 2. 프러닝의 목적과 중요성 프러닝(Pruning) 기법은 머신러닝 모델의 최적화를 위해 중요한 방법론 중 하나입니다. 프러닝의 주요 목적은 모델 내의 불필요한 가중치와 연결을 제거하여 모델의 크기를 줄이고 계산복잡성을 낮추는 것입니다. 프러닝.. 2024. 5. 24. 재무팀 KPI 설정 방법과 유형 소개 1. KPI 개념 이해 KPI(성과 지표)는 조직이 설정한 목표를 달성하기 위한 성과를 측정하여 평가하는 지표입니다. 재무팀에서는 수익성, 투자 성과, 자금 활용 등 재무적인 성과를 중심으로 다양한 KPI를 설정할 수 있습니다. 수익성 관리를 위한 KPI로는 매출액, 순이익률, 이익 증가율 등이 있습니다. 투자 성과 측정을 위한 KPI로는 투자 수익률, 자본 회수 기간, 자산 회전률 등이 활용됩니다. 자금 활용 관리를 위한 KPI로는 자금 효율성, 운전 자금 비용 등이 측정되며, 이를 통해 재무팀은 조직의 재무 건전성과 효율성을 파악하고 개선하는데 활용할 수 있습니다. 2. 재무팀 KPI 설정의 중요성 재무팀 KPI 설정의 중요성은 매우 큽니다. KPI는 기업의 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 척도로.. 2024. 4. 5. 베이지안 확률 - 효과적인 데이터 분석 방법 소개 1. 베이지안 확률이란? 베이지안 확률은 통계적 추론과 예측을 수행하는 데 사용되는 확률론적 접근 방법 중 하나로, 새로운 정보가 어떤 주장이나 가설의 신뢰도를 어떻게 바꾸는지를 다룹니다. 베이지안 확률론은 주장의 초기 신뢰도(사전확률)를 설정하고, 새로운 데이터를 통해 이를 업데이트하여 보다 정확한 추정치(사후확률)를 계산합니다. 이는 데이터 분석에서 불확실성을 다루는 데 효과적인 방법으로 사용되며, 예측력과 해석력이 뛰어나다는 장점이 있습니다. 베이지안 확률은 복잡한 문제에 유용하며, 작은 데이터셋이나 사전 정보가 부족한 상황에서도 강력한 도구로 활용됩니다. 2. 베이지안 확률의 장점 베이지안 확률의 장점은 다양한 측면에서 발견됩니다. 먼저, 베이지안 확률은 사전 지식과 새로운 데이터를 조합하여 업데.. 2024. 4. 3. 트리 맵 차트 - 데이터 시각화의 새로운 혁신 1. 트리 맵 차트란 트리 맵 차트는 데이터를 계층적 구조로 표현하는 데이터 시각화 방법입니다. 이 차트는 사각형의 형태로 이루어져 있으며, 각각의 사각형은 부모 노드와 자식 노드의 관계를 시각적으로 보여줍니다. 큰 사각형은 전체 데이터를 나타내고, 작은 사각형은 더 작은 카테고리 또는 하위 항목을 표현합니다. 이러한 구조를 통해 사용자는 한눈에 전체적인 데이터 패턴과 세부 사항을 파악할 수 있어요. 간단하면서도 직관적인 시각화 방법으로 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 트리 맵 차트의 장점 트리 맵 차트의 장점은 크게 세 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째는 데이터의 계층적 구조를 시각적으로 효과적으로 나타낼 수 있다는 점입니다. 두 번째는 상대적인 크기와 비중을 직관적으로 비교할 수 있어 데이터를.. 2024. 3. 23. 이전 1 2 다음