재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
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교육일정 및 신청

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R을 활용한 머신러닝

R을 활용한 머신러닝
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2018년 03월 08일(목) ~ 03월 10일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 대학로 교육장 마감
2 2018년 05월 17일(목) ~ 05월 19일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
3 2018년 07월 12일(목) ~ 07월 14일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
4 2018년 08월 30일(목) ~ 09월 01일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
5 2018년 10월 10일(수) ~ 10월 12일(금) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
6 2018년 11월 05일(월) ~ 11월 07일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
7 2018년 12월 20일(목) ~ 12월 24일(월) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 마감

교육목표

- 머신러닝에 대한 이해와 함께 머신러닝작업과 적절한 알고리즘을 선정하는 방법을 알수 있다.

- R로 데이터를 가공하면서 데이터를 로딩하고 탐구하고 이해하기 위해 데이터구조와 프로시저를 사용할 수 있으며 시각화할 수 있다.

- 최근접 이웃기법을 이용한 데이터분류와 데이터분류를 위한 베이지안 기법을 알수 있다.

- 결정트리, 규틱, 서포트 벡터머신을 사용한 값을 예측하고 선형회귀를 이용한 수치값을 예측할 수 있다.

- 신경망을 이용한 데이터 모델화를 습득할 수 있다.

- 장바구니분석을 위한 연관규칙을 사용한 패턴을 이해하고 분할을 위한 데이터를 군집화할 수 있다. 또한 모델성능을 평가하고 향상할 수 있다.

교육내용

- 머신러닝 (머신러닝 개념 및 학습법, 머신러닝 알고리즘 선택, 머신러닝을 위한 R)

- 관리와 시각화 (R의 데이터 구조 및 관리, 데이터 이해와 탐험) 

- 분류 (최근접이웃을 사용한 분류-KNN알고리즘, 나이브베이즈) 

- 예측 (결정트리, 분류규칙, 회귀기법, 회귀트리와 모델트리) 

- 모델화 (신경망의 이해, ANNS와 콘크리트의 내구력 모델화, 서포트벡터 머신, SVM으로 OCR수행 실습) 

- 군집화(연관규칙,군집화, 모델성능평가 및 모델성능향상)

 

일차과목내용
1일차머신러닝

머신러닝에 대한 이해와 함께 머신러닝작업과 적절한 알고리즘을 선정하는 방법을 알수 있다.

- 머신러닝 개념 및 학습법
- 머신러닝 알고리즘 선택
- 머신러닝을 위한 R

관리와 시각화

R로 데이터를 가공하면서 데이터를 로딩하고 탐구하고 이해하기 위해 데이터구조와 프로시저를 사용할 수 있으며 시각화할 수 있다.

- R의 데이터 구조 및 관리
- 데이터 이해와 탐험

2일차분류

최근접 이웃기법을 이용한 데이터분류와 데이터분류를 위한 베이지안 기법을 알수 있다.

- 최근접이웃을 사용한 분류 (KNN알고리즘)

- KNN알고리즘 실습
- 나이브베이즈 이해
- 나이브베이즈 알고리즘 실습
예측

결정트리, 규틱, 서포트 벡터머신을 사용한 값을 예측하고 선형회귀를 이용한 수치값을 예측할 수 있다.

- 결정트리
- 분류규칙
- 회귀기법 및 선형회귀이해 및 실습
- 회귀트리와 모델트리이해 및 실습

3일차모델화

신경망을 이용한 데이터 모델화를 습득할 수 있다.

- 신경망의 이해
- ANN와 콘크리트의 내구력 모델화
- 서포트벡터 머신
- SVM으로 OCR수행 실습

군집화 및 모델성능

장바구니분석을 위한 연관규칙을 사용한 패턴을 이해하고 분할을 위한 데이터를 군집화할 수 있다. 또한 모델성능을 평가하고 향상할 수 있다.

- 연관규칙 이해 및 실습
- 군집화 이해 및 실습
- 모델성능평가 이해 및 실습
- 모델성능향상 이해 및 실습

 

교육대상

프로그래밍 경험자

수/강/후/기

  • 강사님께서 너무 열심히 수업에 임해주신터라, R프로그래밍을 잘 배워가는 것 같아 기분이 좋습니다. 9시-18시까지 최선을 다해주신 강사님 감사합니다.
    2018.05.17 ~ 2018.05.19강*균
  • 교육에 대한 과정이 실무에서 활용할 수 있는 과정으로 구성된 것 같아 많이 배우고 갑니다.
    2018.05.17 ~ 2018.05.19송*리
  • 실무에 도움이 되는 알찬 강의였습니다.
    2018.05.17 ~ 2018.05.19이*수
  • 너무 알찬 강의였습니다.
    2018.08.30 ~ 2018.09.01김*우
  • 많이 유익한 과정입니다. 분류 및 군집화 머신러닝에 대한 기법을 잘 배울수 있었고, 교육후 보름 정도 지났는데, 바로 현업에서 Decision Tree 활용한 모델링 중이고, 어느정도 성능이 나오네요. 좋은 것 배워 감사합니다. 강사님의 정성어린 강의 감사드립니다.
    2018.11.05 ~ 2018.11.07김*근
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