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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
14 Hours
회원 평가 (5)
운동과 보여주기에 따른 변화.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Course - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Machine Translated
교육 주제와 관련된 많은 예와 연습.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Course - Advanced R Programming
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.
