▪ 머신러닝의 다양한 기법들을 실제 데이터를 통해 학습하며 데이터를 기반으로 미래를 예측해보자!
▶교육대상
- 데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 미래를 예측하고 싶은 직장인
- 빠르고 정확하게 분석된 예측과 결과로 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 직장인
▶교육내용
1. 머신러닝 패키지 - 사이킷런 활용하기
2. 머신러닝 - Model Selection 모듈
3. 머신러닝 UnderFitting과 OverFitting, 그리고 데이터 전처리
4. 데이터 전처리하기
5. 데이터 전처리 실전과 머신러닝 주요 알고리즘 (1)
6. 머신러닝 주요 알고리즘 (2)
7. 머신러닝 주요 알고리즘 (3)
8. 머신러닝 주요 알고리즘 (4)
9. 머신러닝 주요 알고리즘 (5)
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
1. 1. 머신러닝 패키지 - 사이킷런 활용하기 35분
2. 2. 머신러닝 - Model Selection 모듈 37분
3. 3. 머신러닝 UnderFitting과 OverFitting, 그리고 데이터 전처리 31분
4. 4. 데이터 전처리하기 28분
5. 5. 데이터 전처리 실전과 머신러닝 주요 알고리즘 (1) 40분
6. 6. 머신러닝 주요 알고리즘 (2) 38분
7. 7. 머신러닝 주요 알고리즘 (3) 27분
8. 8. 머신러닝 주요 알고리즘 (4) 33분
9. 9. 머신러닝 주요 알고리즘 (5) 29분