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교육일정 및 신청

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파이썬을 활용한 머신러닝 알고리즘 구현

파이썬을 활용한 머신러닝 알고리즘 구현
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1 2020년 02월 03일(월) ~ 02월 05일(수)
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4 2020년 05월 21일(목) ~ 05월 23일(토)
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교육목표

• 머신러닝 개념을 이해하고 실습을 위한 기본환경 구성 

• 주어진 업무에 사용할 적합한 알고리즘 선택
• 머신러닝 매커니즘을 이해하고 관련데이터를 통해 문제해결능력 배양
• 분석가능한 형태로 데이터를 전처리하는 방법과 데이터시각화를 통한 데이터를 탐색 능력 습득
• 수치형 타겟값을 예측할 수 있는 다중선형회귀분석 그리고 과적합을 방지하기 위한 
  Regression을 이해하고 데이터마이닝모델 성능을 올릴 수 있는 차원축소기법들의 이해 및 활용
• 범주형타겟값을 예측하는 방법, 분류규칙을 도출하는데 유용한 의사결정나무계열의 알고리즘
  랜덤포레스트에 대한 습득 및 활용

교육내용

 
일차과목내용
1일차머신러닝 개요 
• 머신러닝개념, 파이썬개요, 실습환경 구성

머신러닝 알고리즘

• 알고리즘 , 피널라이즈드 회귀 기법, 앙상블 기법, 알고리즘 결정법
• 예측모델생성을 위한 단계적 절차
2일차

머신러닝의 일반적 절차

• 문제구조 이해, 데이터모델 선택, 수치예측, 다중분류  

데이터 전처리 및 시각화
• 데이터 전처리 방법 , 정적인 데이터 시각화, 동적인 데이터 시각화
3일차

예측 알고리즘

• 수치형 타겟값을 예측(다중선형회귀분석)
• Regresion
• 데이터마이닝 모델(차원축소기법)
• 다중선회회귀분석, Regresion, 차원축소
 분류 알고리즘• 범주형타겟값을 예측 방법,
• 분류규칙을 도출(의사결정트리계열의 알고리즘)
• 랜덤포레스트


 ​ 

 

교육대상

 

• 프로그래밍 경험자

 

특이점

 

• 파이썬을 활용하여 주요한 머신러닝 알고리즘을 구현하는 과정.

 

수/강/후/기