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데이터 마이닝은 방대한 데이터 세트를 탐색하여 패턴과 통찰력을 드러냅니다. 명목형, 순서형, 구간 및 비율 데이터 유형이 기초를 형성합니다. 추론 통계는 이러한 데이터를 해석하는 데 도움이 됩니다. 텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트에 중점을 둡니다. 빅데이터에는 방대하고 복잡한 데이터 세트가 포함됩니다. 데이터 마이닝은 ML이 예측 모델링을 강조한다는 점에서 접근 방식이 기계 학습과 다릅니다.

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