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코스 개요
서론
- 예측형 AI의 정의와 개요
- 예측 분석 기술의 역사적 배경과 발전 과정
- 머신러닝 및 데이터 마이닝의 기본 원리
데이터 수집 및 전처리
- 관련 데이터 확보 방법
- 분석을 위해 데이터를 정제하고 준비하는 과정
- 다양한 데이터 유형과 출처에 대한 이해
탐색적 데이터 분석(EDA)
- 데이터 시각화를 통한 통찰 확보 방법
- 기술 통계 지표와 데이터 요약 기법
- 데이터 내 패턴 및 상관관계 식별하기
통계 모델링
- 통계적 추론의 기본 개념
- 회귀 분석의 활용법
- 분류 모델 구축 방법
예측을 위한 머신러닝 알고리즘
- 지도학습 기반 알고리즘 개요
- 의사결정 나무와 랜덤 포레스트 활용법
- 신경망 및 딥러닝의 기초 이해
모델 평가 및 최적화
- 모델 정확도와 성능 지표 측정 방법
- 교차 검증 기법의 활용
- 과적합 현상 방지 및 모델 튜닝 기술
예측형 AI의 실무 적용 사례
- 다양한 산업 분야에서의 성공 사례 소개
- 예측 모델링 시 고려해야 할 윤리적 문제점
- 예측형 AI 활용 시 직면할 수 있는 한계와 과제
실습 프로젝트
- 실제 데이터셋을 활용해 예측 모델 구축하기
- 해당 모델을 사용해 미래를 예측하는 연습
- 결과값 평가 및 그 의미 해석해보기
요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 기초적인 통계 지식
- 어떤 프로그래밍 언어든 활용 경험이 있는 것
- 데이터 처리 및 스프레드시트 사용에 대한 이해
- AI나 데이터 사이언스 관련 사전 지식은 필수가 아닙니다.
대상 수강생
- IT 전문가
- 데이터 분석가
- 기술직 종사자
21 시간
회원 평가 (3)
기초를 배우고 준비된 문서와 연습문제를 좋아했습니다
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
코스 - Introduction to Predictive AI
기계 번역됨
미리 생성된 모델을 사용하고, 그 작동 방식을 이해하며, 실시간으로 수정하여 결과를 확인할 수 있는 기회가 있습니다. VSCode와 Jupyter의 조합은 이러한 방식의 훈련을 진행하는 데 완벽한 옵션이었습니다.
Krzysztof - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
코스 - Introduction to Predictive AI
기계 번역됨
어려운 주제를 쉽고 사용자 친화적인 방식으로 제시
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
코스 - Introduction to Predictive AI
기계 번역됨
