I. 과제 수행 절차
1. 자료 분석 과정
1.1 데이터 선별
․ 통신 회사로부터 총 2,666개의 자료를 받았으나, 이중 총 111개의 데이터의 문제점이 있었음
․ 총 111개의 데이터를 삭제함
1.2 데이터 작성
․ 학습 데이터와 검증데이터 그리고 예측 데이터로 나누어 자료를 작성함
․ 유
데이터의 패턴을 학습하도록 하는 과정으로, 이러한 반복적인 과정을 통해 모델이 더 나은 예측을 수행할 수 있도록 훈련된다.
퍼셉트론은 입력층 하나와 출력층 하나로 구성된 단층신경망이다. 반면 다층신경망은 입력층과 출력층 사이에 중간 계산층으로 은닉층(hidden layer)가 1개 이상 존재한다. 모
데이터베이스 또는 조직 파일에, 사실에 바탕을 둔 데이터의 사용 가능함으로부터, 데이터베이스 또는 조직의 파일의 패턴과 룰을 취급할 수 있다.
문제 해결 지식의 발견의 시도는 오래 전에 출발한 컴퓨터세대의 발생으로부터 만들어 진다. 고려할 점은: 복귀 또는 예측과 같은 통계적 모델, 제고
부분을 과감히 생략하여 필요한 부분만을 나타내는 것을 추상화라고 한다.)
2. 데이터 갭슐화 혹은 은닉화라고 하는 것이 무엇인지 알아보자.
( 은닉화라고도 하는 캡슐화는 클래스 내부의 동작을 모르더라고 클래스가 제공하는 메서드를 사용해 클래스의 기능을 사용할 수 있다는 개념이다.
데이터 관련성을 객체 중심으로 나타낼 수 있다는 객체지향 개념은, 기존 개념을 완전히 뒤집는 것이어서 개발현장에서는 천동설을 뒤집은 지동설 만큼이나 큰 반향을 일으켰다고 한다. 객체지향 언어는 FORTRAN보다 훨씬 더 합리적인 방법으로 프로그래밍을 할 수 있을 뿐 아니라 객체지향 형태로 쓰여