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[HMG DA 프로젝트] AI 실전 분류 모델 프로젝트: 졸음 운전차 판별하기
학습목표
생체 신호 또는 차량 운전 데이터를 활용하여 졸음 운전 여부를 분류하는 AI 모델을 구현하고, 다양한 분류 알고리즘과 평가 기법을 활용하여 성능을 검증할 수 있다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 과정 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[HMG DA 프로젝트] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 과정 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[HMG DA 프로젝트] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
교육대상
분류 분석의 과정을 실습을 통해 학습하고 싶으신 분
※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 초급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
※ 'HMG Data Analytics 프로젝트' → 'HMG Data Science 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.
※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 초급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
※ 'HMG Data Analytics 프로젝트' → 'HMG Data Science 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.
과정소개
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 배점 | 100% | 100점 |
| 수료기준 | 80% | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 분류 문제와 데이터셋 소개 |
| 2차시 | 선형 모델 기초 |
| 3차시 | SVM 심화 |
| 4차시 | 결정 트리와 앙상블 기법 |
| 5차시 | 분류 성능 평가 지표 |
