머신러닝과 랜덤 포레스트 교육 과정

랜덤 포레스트는 주로 분류와 회귀에 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 여러 결정 트리를 사용하여 보다 정확하고 정밀한 예측을 생성합니다.

이 강사는 데이터 과학자들과 소프트웨어 엔지니어들을 대상으로 랜덤 포레스트를 사용하여 대형 데이터셋에 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 랜덤 포레스트를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위한 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 랜덤 포레스트의 장점과 이를 활용하여 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 이해합니다.
• 랜덤 포레스트에서 대형 데이터셋을 처리하고 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 배웁니다.
• 하이퍼파라미터를 조정하여 머신러닝 모델의 성능을 평가하고 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 연락주시기 바랍니다.