ML 튜토리얼
Brightics ML v4.0 Tutorial
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Brightics ML v4.0 Tutorial
Common
프로젝트 모델 생성
데이터 업로드
리포트 생성
Script with Jupyter 사용
Script 모델(Scala/SQL) 사용
Pre-processing
데이터 결합
파생변수 생성과 데이터 저장
데이터 변경
데이터 샘플링
불균형 데이터 샘플링
결측값 처리(1)
결측값 처리(2)
결측값 처리(3)
이상값 탐지 및 제거
데이터 통합 처리
날짜 변수 변경
불연속 시계열 데이터 전처리
시계열 데이터 거리 계산
시계열 데이터 전처리
2차 다항 전개
JSON 테이블 변환
문자 데이터의 더미 변수 변환
날짜 관련 전처리 및 파생변수 생성
정규분포를 따르지 않는 데이터의 변환
불균형 데이터 샘플링(SMOTE)
Exploratory Data Analysis
요약통계량 생성
그룹별 평균, 배열 생성
파레토 분석
고객 군집 별 특성 분석
커널밀도 함수, 히스토그램, 상자그림을 통한 분포분석
One Sample T-test
Two-Sample T-test
Paired T-test
ANOVA와 사후검정
카이제곱검정
비모수 검정
상관관계 분석(1)
상관관계 분석(2)
상관관계 분석(3)
결측치 제거 및 선행변수 생성과 상관분석
피어슨 상관분석 및 선형회귀분석
설문 통계 분석
대시보드 생성
데이터 시각화
Dimension Reduction
특이값 분해(SVD)
잠재변수 탐지(1)
잠재변수 탐지(2)
Clustering
K-means 군집분석
K-means 군집분석 및 이상값 탐지
Mean Shift 군집 분석
계층적 군집분석
고객 프로파일 기반 군집화
Gaussian Mixture Model 군집 분석(1)
Gaussian Mixture Model 군집 분석(2)
K-Means 군집분석 (2)
Regression
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(1)
회귀 모델 자동화(Auto Regression)(2)
단순 선형회귀분석
다중 선형회귀분석(1)
다중 선형회귀분석(2)
다중 선형회귀분석(3)
상관분석 및 등회귀분석
Symbolic 회귀분석
Random Forest 회귀분석
MLP Regression
선형 회귀 계수 및 빈도 분석
PLS 회귀분석
회귀 모델 비교 및 주요 변수 파악
Random Forest 회귀분석 (2)
Classification
분류 모델 자동화(Auto Classification)
로지스틱 회귀분석
나이브 베이즈 분류
XGB 분류 모델
GLM 이항 분류 모델
Tree 기반 분류 모델 비교
Auto Decision Tree 기반 분류 모델
Auto Random Forest 기반 분류 모델
Auto GBT 기반 분류 모델
이항분류 모델 비교
다항 분류 모델 비교(1)
다항 분류 모델 비교(2)
불균형 데이터에 대한 로지스틱 회귀분석
Random Forest 분류 모델
Recommendation
연관성 분석(Association Rule)
협업 필터링 모델
Time Series
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(1)
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(2)
시계열 모델 자동화(Auto Time Series)(3)
시계열분해(Time Series Decomposition)와 EWMA
ARIMA 예측 모델
Holt Winters 예측 모델(1)
Holt Winters 예측 모델(2)
MA, EWMA 모델 비교
ARIMA, Holt-Winters 모델 비교
Auto ARIMA 예측 모델
시계열 거리 계산
Text Analysis
TF-IDF 분석
Latent Dirichlet Allocation 토픽 모델
Anomaly Detection
제조 이상 감지 1 (선형 상관성 활용)
제조 이상 감지 2 (매니폴드 상관성 활용)
제조 이상 감지 3 (비선형 상관성 활용)
가성 알람 필터링
임계치 자동결정
이상감지 시각화
