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신청기간 2024.07.01 00:00 ~ 2024.07.31 23:50
교육기간 2024.07.01 00:00 ~ 2024.07.31 23:50
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교육목적
○ 머신러닝의 개요와 종류에 대한 이해 도모
○ 머신러닝 기반의 데이터 분석을 도입하고 적용 절차를 계획
○ 수립된 분석 계획에 따라 필요한 머신러닝 기법을 적용
○ 데이터 분석 결과를 문서화하고 전달
○ 머신러닝 알고리즘의 개념 이해 및 활용방법 숙지
교육내용
1차시
○ 머신러닝 개요와 종류
2차시
○ 데이터 수집 및 분석
○ 데이터 학습 및 평가
3차시
○ 과적합의 의미
○ 일반화의 의미
4차시
○ 데이터 준비
○ 데이터 분할 절차
5차시
○ 데이터 샘플링
○ R프로그램 활용
6차시
○ 지도학습 모델 소개
○ R을 활용한 지도학습 모델 실습
7차시
○ kNN 알고리즘 소개
○ kNN 알고리즘 활용 사례
8차시
○ SVM 알고리즘 소개
○ 비선형 특징 분류
9차시
○ 의사결정트리 개요
○ 의사결정 방법
10차시
○ 나이브베이즈 분류 개요
○ 스팸 메일 판단하기
11차시
○ 은닉 마르코프 모델 개요
○ 은닉 마르코프 모델의 한계점 및 활용
12차시
○ 자율학습 모델 소개
○ R을 활용한 자율학습 모델 실습
13차시
○ k평균 클러스터링 개요
○ k평균 클러스터링 활용
14차시
○ DBSCAN 클러스터링 개요
○ R을 활용한 DBSCAN 클러스터링 실습
15차시
○ 계층적 클러스터링 개요
○ 계층적 클러스터링 수행 절차
16차시
○ 강화학습 개요
○ 강화학습 수행 절차
17차시
○ 인공신경망 개요
○ 인공신경망 수행 방법
18차시
○ 범주형의 성능 평가
○ 연속형 성능 평가와 오분류 확인
19차시
○ R에서 성능 평가 준비
○ R에서 성능 평가 실행
20차시
○ 머신러닝 적용 프로세스
○ 머신러닝 적용 사례
신청하기 : https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=305
