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통계학에서 변환이라고 부르는 것을 머신러닝에서는 피처 생성이라고 부릅니다.
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데이터 마이닝은 데이터로부터 인사이트를 도출해내기 위한 많은 방법들의 상위 개념으로 볼 수 있습니다. 여기에는 전통적인 의미의 통계 기법과 머신러닝도 포함됩니다. 데이터 마이닝은 다양한 영역의 기법을 적용하여 이전에 데이터에서 발견하지 못한 패턴을 찾아낼 수 있는데, 여기에는 통계적 알고리즘, 머신러닝, 텍스트 분석, 시계열 분석 등 기타 다양한 영역의 분석 기법이 포함됩니다. 그 밖에 데이터 스토리지 및 조작에 대한 연구와 노력도 예외는 아닙니다.
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오랜 기간 수 많은 머신러닝 알고리즘이 등장하였지만 새로운 기술의 발전에 힘입어 복잡한 수학적 계산을 반복하여 더욱 빠르게 빅 데이터 분석에 자동으로 적용할 수 있는 기술들이 개발되고 있습니다.
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