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파이썬을 활용한 머신러닝 알고리즘 구현

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교육목표

 

머신러닝 알고리즘들의 개념을 설명하고 실습을 통하여 이를 파이썬으로 구현하는 방법을 습득하도록 한다.
Scikit-learn 모듈을 이용하여 이미 개발된 머신러닝 라이브러리 활용법을 실습한다.

 

교육내용

 

1일차

머신러닝 수행방법 계획하기

머신러닝의 개요
지도학습기와 자율학습기
주요 머신러닝 알고리즘

데이터셋 분할하기

전처리, 누락 값 처리
수치형을 범주형으로
명목형을 더미데이터로

2일차

모델 성능 평가하기

주요 머신러닝 알고리즘과 적절한 알고리즘의 선택 기준

지도학습 모델 적용하기

결정트리, 모델트리
랜덤 포레스트

3일차

비지도학습 모델 적용하기

신경망, 서포트 벡터 머신, kMeans

학습결과 적용하기

Scikit-learn에 포함된 머신러닝 알고리즘과 선택 기준

 

교육대상

 

파이썬을 활용한 머신러닝 업무를 준비중인 개발자
인공지능의 최신 동향이나 버전에 대해 알아야 하는 관리자

 

특이점

 

Scikit-learn 기반 머신러닝 알고리즘 이해 및 활용 기술 습득

 

수/강/후/기