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교육일정 및 신청

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인공지능을 위한 파이썬

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교육목표

 

• scikit-learn 머신러닝 알고리즘의 사용법을 학습한다.
• scikit-learn 전처리 도구를 활용하여 데이터를 탐색하고 준비할 수 있다.
• scikit-learn기본예측기를 이용하여 사용자 정의 머신러닝 알고리즘을 개발할 수 있다.
• 실제 데이터에 scikit-learn머신러닝 도구를 적용하여 분류, 예측, 군집화 등의 작업에 활용할 수 있다.

 

교육내용

 

일차과목내용
1일차

머신러닝과 scikit-learn 개요

• 머신러닝 개요
• 머신러닝 알고리즘의 개요
• scikit-learn 패키지의 특징

파이썬 기본, 다차원 배열

• 실습환경 구축
• 파이썬의 기본 문법
• numpy 모듈의 객체와 연산자를 학습
2일차

scikit-learn의 인터페이스

• 추정기, 변환기

• 검증데이터 분리 도구
• 전처리 모듈
• 모델의 성능 측정 및 모델 튜닝 도구

지도 학습기

• KNN
• 결정트리와 모델트리
• 랜덤 포레스트와 투표 도구
• 나이브 베이즈
• 선형 회귀
• 로지스틱 회귀
3일차

자율 학습기

• K-평균 군집화
• 연관규칙 마이닝

블랙박스 머신과 차원 축소

• 특성 선택 및 차원 축소
• SVM
• 신경망


   ​ 

교육대상

 

• scikit-learn 패키지에 포함된 머신러닝 기능을 이용하고자 하는 재직자
• 프로그래밍 유경험자

 

특이점

 

• 파이썬의 scikit-learn 패키지를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 구현해 본다.

 

수/강/후/기