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Course Outline
- ML 소개 인공 지능의 일부인 기계 학습 ML 알고리즘 유형 ML의 과제와 잠재적 사용 ML의 과적합 및 편향-분산 절충 기계 학습 기술 기계 학습 워크플로 지도 학습 – 분류, 회귀 비지도 학습 – 클러스터링, 이상 탐지 준지도 학습 및 Reinforcement Learning 머신러닝 고려 사항 데이터 전처리 데이터 준비 및 변환 특성 엔지니어링 특성 스케일링 차원 축소 및 변수 선택 데이터 시각화 탐색적 분석 사례 연구 고급 특성 엔지니어링 및 예측을 위한 선형 회귀 결과에 미치는 영향 시계열 분석 및 월간 판매량 예측 - 기본 방법, 계절 조정, 회귀, 지수평활, ARIMA, 신경망 시장 바구니 분석 및 연관 규칙 마이닝 클러스터링 및 자기 조직화 맵을 사용한 세분화 분석 로지스틱 회귀를 사용하여 고객이 불이행할 가능성이 있는 분류, 결정 나무, xgboost, svm
Requirements
Machine Learning 기초에 대한 지식과 인식
14 Hours