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[데이터 애널리틱스] 최적화

선형 계획법과 비선형 계획법 을 다루게 된다. 선형적인 모델링은 깊게 다루지 않는다. 데이터를 분석하는 데 있어서 선형적인 모델링을 하기에는 어렵다. 머신러닝, 딥러닝의 접근은 보통 비선형 계획의 접근이다. 최적화 : 어떤 목적에 대해서 가장 적절한 계획을 세워 설계하는 일, 그러한 선택을 하는 일. 수학적 최적화 : 특정 집합 위에서 정의된 실수값, 함수, 정수에 대해 그 값이 최대나 최소가 되는 상태를 해석하는 문제. 최적화를 위한 주요 요소 - 목적함수 (Objective function) - 결정 변수 (Decision variable) - 제약 조건 (Constraints) 절차 1) 주어진 문제에 대해 주요 요소를 확인하는 과정 (모델링) 2) 최적화 알고리즘을 적용하여 해답을 찾는 과정 Co..
데이터 애널리틱스 2022. 9. 13. 19:27
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