연간교육계획
| 차시 | 신청기간/교육기간 | 교육비 | 상태 |
|---|
1. 머신러닝 기본 개념과 알고리즘 장/단점을 이해한다.
2. 머신러닝 데이터 표현 및 모델 평가 및 매개변수 튜닝을 수행할 수 있다.
2. 머신러닝 데이터 표현 및 모델 평가 및 매개변수 튜닝을 수행할 수 있다.
과정소개
과정 담당자
담당자명 : 문소영 / 연락처 : 02-870-8091
강의목차
| 교시 | 일시 | 강의명 |
|---|---|---|
| 1교시 | 2019.06.24 09:00 - 12:30 |
과정 소개 / 설치 |
| 2교시 | 2019.06.24 13:30 - 17:00 |
knn 알고리즘 이해 / 불꽃 분류기 제작 / 모델 예측 및 평가 |
| 3교시 | 2019.06.25 09:00 - 12:30 |
분류와 회귀 / 일반화,과대적합,과소적합 / 지도학습 알고리즘 개요 / Knn |
| 4교시 | 2019.06.25 13:30 - 17:00 |
선형모델 / 나이브 베이즈 분류기 |
| 5교시 | 2019.06.26 09:00 - 12:30 |
결정 트리와 결정트리 앙상블 / SVM |
| 6교시 | 2019.06.26 13:30 - 17:00 |
신경망 / 분류 예측 불확실성 추정 / 비지도 학습 개요 |
| 7교시 | 2019.06.27 09:00 - 12:30 |
주성분 분석, 차원 축소, 특성 추출 / NMF |
| 8교시 | 2019.06.27 13:30 - 17:00 |
클러스터링 / DBSCAN |
| 9교시 | 2019.06.28 09:00 - 12:30 |
범주형 데이터 표현 / 모델 평가 |
| 10교시 | 2019.06.28 13:30 - 17:00 |
학습 정리 및 종합 실습 |
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