ChatGPT 빅데이터 20240508 웨비나

심흥섭교수

 

CUE 내년안에 네이버 검색창이  CUE로 바뀐다.

 

웨일 스토어

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https://quicktask.app/

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딥페이크 탐색

https://play.google.com/store/apps/details?id=kr.co.kaicatch&hl=ko&gl=US&pli=1

 

https://zdnet.co.kr/view/?no=20210330114243

딥페이크와 사진 위변조 막는 앱 나왔다

 

인공지능신문

https://www.aitimes.kr/

인공지능신문

 

엑셀 -> 홈 -> 추가기능

 

구글트렌드

https://trends.google.co.kr/trends/

Google 트렌드

 

네이버 트렌드

https://datalab.naver.com/keyword/trendSearch.naver

네이버 데이터랩 : 검색어트렌드

 

 

81%만큼 서로 관계가 있다. 비례가 있다고 할 수 있다.(추정)

회귀분석은 결과를 보고 원인을 찾아간다.

인과관계는 회귀분석으로 구한다. p<0.05이면 영향을 준다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

엑샐은 정확한 결정계수(상관계수)값을 계산해준다.

gpt4.0이 정확한 값(0.664)을 계산해준다. (신뢰도가 제일 높다.)

gpt3.5는 0.75(사용자마다 조금씩 값이 다르다.)

뤼튼 0.9x

코파일럿 0.87로 나온다.

 

오렌지는 정확한 값이 나온다.

매매가격을 'target'으로 둬야 한다.

 

R2 = 0.664

 

R-Studio에서는 0.6637이 나온다.

 

x축 변수가 많으면 다중회귀변수라고 한다.

 

요단백은 0.05보다 크니까, 영향을 준다.

 

 

 

 

 

엑셀에 도움이 되는 책

 

 

1. 동영상 보면서 첨부파일따라하기

https://www.youtube.com/@user-og3uz8xn7l

공대녀의엑셀천재

 

2. 엑셀파워쿼리

https://www.youtube.com/@Oppadu

오빠두엑셀 l 엑셀 강의 대표채널

 

2024년 5월 28,29,30일 전주 엑셀 수업

 

통계마인드,pdf 내에서

통계교육원???

https://sti.kostat.go.kr/coresti/site/main.do

통계교육원

10장. 믿을 수 있는 구간이 필요하다. 

수식빼고 내용만 보고 이해하자.!!!

 

진카통계( 47:32초 짜리) 통계 공식, 몽땅정리 쉽다. 통계 꼭 보기

https://youtu.be/CQA7cdxozHY

 

https://www.youtube.com/@classlive

classlive

 

 

 

 

 

 

 

모델 : 지도학습에 사용, 답이 정해져 있는

언슈펴바이저 : 비지도학습, 답이 정해지지 않는

 

 

알고싶은 값을 target으로 설정한다.

 

 

 

정규분포 : 정해진 규칙대로 그려진 분포

 

선형회귀분석만 사용한다

 

R2는 높을 수록 좋다.

MSE, RMSE, MAE, MAPE (Error)에러는 낮을수록 좋다.

 

레포트 버튼을 눌러서 확인가능

 

보고서에 넣어야 되는 근거자료

 

MSE, RMSE, MAE, MAPE 모두 회귀분석에서 실제값과 예측값 간의 차이를 나타내는 지표이며, 낮을수록 모델 성능이 좋음을 의미합니다. 하지만 각 지표는 특징이 있어 상황에 따라 적합한 지표 선택이 중요합니다.

1. MSE (Mean Squared Error) - 평균 제곱 오차

• 예측값과 실제값 차이를 제곱한 뒤 평균을 낸 값입니다.
• 큰 오차값에 민감하여 데이터 분포에 따라 영향을 받을 수 있습니다.
• 단위가 예측값의 단위와 같습니다.

2. RMSE (Root Mean Squared Error) - 루트 평균 제곱 오차

• MSE의 제곱근을 취한 값입니다.
• 단위가 예측값의 단안이므로 해석하기 쉬운 장점이 있습니다.
• MSE과 마찬가jména 큰 오차값에 민감합니다.

3. MAE (Mean Absolute Error) - 평균 절대 오차

• 예측값과 실제값 차이의 절대값을 취한 뒤 평균을 낸 값입니다.
• 단위가 예측값의 단위와 같으며 큰 오차값에 비교적 덜 민감합니다.
• 절대값을 사용하기 때문에 예측값이 실제값보다 과소(underestimate) 되었는지 과대(overestimate) 되었는지 판단하기 어렵습니다.

4. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) - 평균 절대 백분율 오차

• 예측값과 실제값 차이의 절대값을 백분율로 변환한 뒤 평균을 낸 값입니다.
• 상대적인 오차를 나타내며 비교가 쉽습니다.
• 단위가 %이며 데이터의 분포에 따라 민감할 수 있습니다.

 

https://www.kamp-ai.kr/

KAMP, 인공지능제조플랫폼

 

ANOVA(분산분석)