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생산공정에서 머신러닝 기반 불량예측사례
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 2차시
- 교육시간
- 2시간
학습에 있어서 의미가 없는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환시키는 차원축소의 필요성과 변수선택 기법에 대해서 학습하고, 선택된 변수들의 데이터를 활용하여 분류 알고리즘을 학습하는 과정입니다,
▶교육대상
1. 기술 관련 직무에 종사하거나 관심이 있는 학습자
2. 모든 기술사
▶학습내용
1. 변수선택(Feature Selection)
2. 분류(Classification)
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 변수선택의 필요성을 이해하고 변수선택 기법에 대해서 설명할 수 있다.2. 유형별 분석 방식에 따라 분석 및 시각화 모듈을 작성하고 분석결과를 활용 할 수 있다.
강의목차(총 2강)
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1. 1. 변수선택(Feature Selection) 31분
2. 2. 분류(Classification) 33분
