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Course Outline
Neural Networks 소개
응용개론 Machine Learning
- 통계 학습과 기계 학습
- 반복 및 평가
- 편향-분산 절충
Machine Learning Python와 함께
- 도서관 선택
- 추가 도구
기계 학습 개념 및 응용
회귀
- 선형 회귀
- 일반화 및 비선형성
- 사용 사례
분류
- 베이지안 복습
- 나이브 베이즈
- 로지스틱 회귀
- K-최근접이웃
- Use Case
교차 검증 및 리샘플링
- 교차 검증 접근 방식
- Bootstrap
- Use Case
비지도 학습
- K-평균 클러스터링
- 예
- 비지도 학습과 K-평균을 넘어서는 과제
NLP 방법에 대한 간략한 소개
- 단어 및 문장 토큰화
- 텍스트 분류
- 감정 분석
- 철자 교정
- 정보 추출
- 파싱
- 의미 추출
- 질문 응답
인공지능&Deep Learning
기술 개요
- R v/s Python
- Caffe v/s 텐서 흐름
- 다양한 Machine Learning 도서관
업계 사례 연구
Requirements
- 사업운영에 대한 기본지식과 기술지식도 갖추고 있어야 합니다.
- 소프트웨어 및 시스템에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다.
- Statistics에 대한 기본 이해(Excel 수준)
21 Hours
회원 평가 (1)
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.