Course Outline
Machine Learning의 기초
- Machine Learning 개념 및 워크플로 소개
- 지도 학습 vs. 비지도 학습
- 머신 러닝 모델 평가: 지표 및 기술
베이지안 방법
- 나이브 베이즈와 다항 모델
- 베이지안 범주형 데이터 분석
- 베이지안 그래픽 모델
회귀 기술
- 선형 회귀
- 로지스틱 회귀
- 일반화 선형 모델(GLM)
- 혼합 모델과 가산 모델
차원 축소
- 주성분 분석(PCA)
- 요인 분석(FA)
- 독립 성분 분석(ICA)
분류 방법
- K-최근접 이웃(KNN)
- 회귀 및 분류를 위한 지원 벡터 머신(SVM)
- 부스팅 및 앙상블 모델
Neural Networks
- 신경망 소개
- 분류 및 회귀에 대한 딥러닝의 응용
- 신경망 훈련 및 튜닝
고급 알고리즘 및 모델
- 은닉 마르코프 모델(HMM)
- 상태 공간 모델
- EM 알고리즘
클러스터링 기술
- 클러스터링 및 비지도 학습 소개
- 인기 있는 클러스터링 알고리즘: K-Means, 계층적 클러스터링
- 클러스터링의 사용 사례 및 실제 응용 프로그램
요약 및 다음 단계
Requirements
- 통계 및 데이터 분석에 대한 기본 이해
- Programming R, Python 또는 기타 관련 프로그래밍 언어에 대한 경험
청중
- 데이터 과학자
- 통계학자
회원 평가 (5)
운동과 보여주기에 따른 변화.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Course - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Course - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Course - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Course - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.