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R을 활용한 머신러닝 알고리즘 이해

R을 활용한 머신러닝 알고리즘 이해
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1 2020년 04월 06일(월) ~ 04월 08일(수)
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2 2020년 05월 14일(목) ~ 05월 16일(토)
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3 2020년 06월 15일(월) ~ 06월 17일(수)
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4 2020년 07월 16일(목) ~ 07월 18일(토)
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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

 

• R 이용하여 머신러닝의 주용 알고리즘을 적용하여 분석해 본다.

 

수/강/후/기