이전 시간강의 요약
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일반적인 사실로 부터 특수한 사실을 이끌어 내는 방법
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가설이란?
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이론을 통해 도출된 현상에 대한 설명
[ 귀무가설 ]
어떤 조치 또는 수단의 영향이 없음
[ 대립가설 ]
어떤 조치 또는 수단의 영향이 없음.
표본을 추출한 통계정 검정
전수조사 vs 표본조사
가설 검정 방법론
평균에 대한 가설 검정 → T분포를 활용
범주형 변수사이의 독립성 검정 → 카이제곱 분호
이번 시간
[ 귀납적 논리 체계]
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영수가 점심으로 돈가스를 먹었다.
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영숙이가 돈가스를 먹었다.
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돈가스는 맛있을 것이다.
[ 장점 ]
탐색적 사고 과정의 적용 및 확장이 필요하다.
반복적인 탐색적 사고를 통해서 사고의 확장이 가능하다.
[ 단점 ]
경험 또는 관찰로 찾아낸 사실로 부터 보편적인 지식을 도출하는 것이 어렵다.
경험적으로 도출된 결론을 검증하기 위해서 다시 경험적 방법을 적용해야 된다는 모순
관찰이나 측정으로 인한 오차또는 오류를 항상 내포
[ 귀납적 문제 해결 절차]
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논증을 통해서 문제 파악
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문제 해결 단계
문제 이해 → 데이터 수집 → 데이터 탐색 정제 전처리 → 데이터 분할 및 변환 →
해결과정 설정 → 문제 해결 방법론 → 알고리즘 적용 → 결과 해석 → 모형 적용
데이터 전처리와 데이터 분할
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데이터 전처리 (Preprocessing)
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비구조적 데이터를 구조적 데이터로 변환
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핵심 속성을 기준으로 데이터를 가공
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텍스트 마이닝, 자연어 처리
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데이터 분할 (DataPartition)
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학습 또는 훈련 집합
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모형 수립을 위해 기계를 학습시키는 데이터 집합
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검증 집합
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학습된 모형을 검증하기 위해 사용되는 데이터 집합
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테스트 집합
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최종적인 모형 선택 및 성능 측정에 사용되는 데이터 집합
데이터 변환 및 차원 감소
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데이터 변환 (Transformation)
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필요에 따라 데이터를 범주화 또는 표준화
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차원 감소
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데이터가 가진 정보량을 유지하면서 차원을 감소
◦
주성분 분석 (PCA)
귀납적 방법론
"연역"과 "귀납"이라는 용어는 각각의 사고 과정을 설명하기 위해 사용됩니다. 이 두 용어의 기원은 라틴어에서 비롯되었으며, 각각의 추론 방식을 나타내는 고유한 특징을 가지고 있습니다.
1.
연역(Deduction): 라틴어 'deducere'에서 유래했으며, 이는 '이끌어내다' 또는 '내려오다'라는 의미를 가지고 있습니다. 연역적 추론에서는 이미 알려진 일반적인 원칙이나 법칙으로부터 구체적인 사례나 결론을 이끌어내거나 도출합니다. 여기서 "내려오다"는 의미는 일반적인 개념에서 시작하여 구체적인 사례로 나아가는 사고 과정을 의미합니다.
2.
귀납(Induction): 라틴어 'inducere'에서 유래했으며, 이는 '들어가다' 또는 '인도하다'라는 의미를 가지고 있습니다. 귀납적 추론에서는 구체적인 사례나 관찰로부터 일반적인 원칙이나 결론을 도출합니다. 여기서 "들어가다"는 의미는 개별적인 사례나 데이터에서 출발하여, 그것들을 통해 일반적인 결론이나 이론으로 나아가는 과정을 나타냅니다.
연역적 추론과 귀납적 추론은 고대 그리스 철학에서부터 현대 과학과 철학에 이르기까지 널리 사용되는 기본적인 논리적 사고 방식입니다. 이들은 복잡한 개념과 이론을 이해하고, 새로운 지식을 탐색하며, 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.