재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
교육문의

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평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

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교육일정 및 신청

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R을 활용한 머신러닝 알고리즘 이해

R을 활용한 머신러닝 알고리즘 이해
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2020년 05월 14일(목) ~ 05월 16일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
2 2020년 05월 25일(월) ~ 05월 27일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 협약기업 방문교육 마감
3 2020년 10월 19일(월) ~ 10월 21일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
4 2020년 11월 21일(토) ~ 12월 05일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감

교육목표

 

• 머신러닝에 대한 이해와 함께 머신러닝작업과 적절한 알고리즘을 선정하는 방법
• R로 데이터를 가공하면서 데이터를 로딩하고 탐구하고 이해하기 위해 데이터구조와 프로시저를 사용할 수 있으며 시각화할 수 있다.
• 최근접 이웃기법을 이용한 데이터분류와 데이터분류를 위한 베이지안 기법 학습.
• 결정트리, 규틱, 서포트 벡터머신을 사용한 값을 예측하고 선형회귀를 이용한 수치값을 예측.
• 신경망을 이용한 데이터 모델화를 습득.
• 장바구니분석을 위한 연관규칙을 사용한 패턴을 이해하고 분할을 위한 데이터를 군집화 및 모델성능을 평가하고 향상.

 

교육내용

 

일차과목내용
1일차

머신러닝

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

관리와 시각화

• R의 데이터 구조 및 관리
• 데이터 이해와 탐험
2일차

분류

• 최근접이웃을 사용한 분류 (KNN알고리즘)

• KNN알고리즘 실습
• 나이브베이즈 이해
• 나이브베이즈 알고리즘 실습

예측

• 결정트리
• 분류규칙
• 회귀기법 및 선형회귀이해 및 실습
• 회귀트리와 모델트리이해 및 실습
3일차

모델화

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

군집화 및 모델성능

• 연관규칙 이해 및 실습
• 군집화 이해 및 실습
• 모델성능평가 이해 및 실습
• 모델성능향상 이해 및 실습

 

교육대상

 

• 프로그래밍 경험자

 

특이점

 

• R을 이용하여 머신러닝의 주용 알고리즘을 적용하여 분석해 본다.

 

수/강/후/기