데이터 두 가지 접근법 및 수리 모델의 역할
결론
요소 환원 혹은 딥러닝을 통해 데이터를 분석을 잘 해야 그 후 수리 모델을 통해 현실에 적용할 수 있다.
데이터 두 가지 접근법
요소 환원
대상을 분리할 수 있을 만큼의 소량의 집합이라고 이해하는 방법
요소를 분리하여 이해한 것을 기반으로 해서 해당 대상을 마음대로 다루거나 새로운 시스템을 설계할 수도 있다는 것이 장점
딥러닝
복잡한 것은 복잡한 대로 분석해버린다
이해할 수 없는 대상 요소를 분해하지 않고 분석하는 방법
데이터 분석의 한계
아래 3가지를 데이터 분석만으로 해결할 수 없다.
- 현상의 메커니즘을 객관적인 방법으로 밝힌다.
- 데이터로 미래를 예측한다.
- 컴퓨터에 수준 높은 데이터 처리와 데이터 생성을 맡긴다.
수리 모델의 역할
수리 모델이란 그 대상이 되는 데이터의 생성 규칙을 수학적인 수단을 사용해서 시뮬레이팅 것을 말합니다.
참고 1: 데이터 분석을 위한 수리 모델 입문