강사가 진행하는 온라인 또는 현장 라이브 기계 학습(ML) 교육 과정은 다양한 산업에서 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술 및 도구를 적용하는 방법을 실습을 통해 보여줍니다. NobleProg ML 과정은 Python, R 언어 및 Matlab을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 다룹니다. 기계 학습 과정은 금융, 은행 및 보험을 비롯한 여러 산업 응용 프로그램에 대해 제공되며 기계 학습의 기초는 물론 딥 러닝과 같은 고급 접근 방식을 다룹니다. 기계 학습 교육은 "온라인 라이브 교육" 또는 "현장 라이브 교육"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 교육(일명 "원격 라이브 교육")은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 교육은 대한민국의 고객 구내 또는 대한민국의 NobleProg 기업 교육 센터에서 로컬로 수행할 수 있습니다. NobleProg -- 지역 교육 제공자
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 모델의 개념을 이해하고 처음부터 모델을 구축하지 않고도 실제 문제를 해결하는 데 이를 적용하는 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 머신 러닝 모델에 대한 지식을 강화하고, 하이퍼파라미터 튜닝 기술을 향상시키고, Google Colab을 사용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신 러닝 모델을 구현합니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션을 위해 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻고자 하는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Apache Airflow를 사용하여 모델 교육, 검증 및 배포를 포함한 머신 러닝 워크플로를 자동화하고 관리하려는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 텍스트-이미지 생성을 위한 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급에서 고급 수준의 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.
이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 사용 사례에 대해 고품질 이미지를 생성하기 위해 Stable Diffusion을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Stable Diffusion의 원리와 이미지 생성에 있어서 이것이 어떻게 작동하는지 이해하세요.
Stable Diffusion개의 이미지 생성 작업을 위한 모델을 구축하고 학습합니다.
Stable Diffusion을 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환과 같은 다양한 이미지 생성 시나리오에 적용합니다.
이 과정의 목적은 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Python 프로그래밍 언어와 그것의 다양한 도서관의 사용을 통해, 그리고 많은 실용적인 예를 기반으로이 과정은 가장 중요한 건설 블록을 사용하는 방법을 가르치고 Machine Learning, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출구를 해석하고 결과를 확인합니다.
우리의 목표는 당신에게 Machine Learning 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해하고 신뢰할 수있는 기술을 제공하고 Data Science의 응용 프로그램의 일반적인 붕괴를 피하는 것입니다.
이 과정의 목표는 실제로 기계 학습 방법을 적용 하는 데 일반적인 숙련도를 제공 하는 것입니다. 이 과정에서는 Python 프로그래밍 언어와 다양 한 라이브러리를 사용 하 고 여러 실용적인 사례를 바탕으로 기계 학습의 가장 중요 한 구성 요소를 사용 하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력 및 결과의 유효성을 검사 합니다.
우리의 목표는 기계 학습 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해 하 고 사용할 수 있는 기술을 제공 하 고 데이터 과학 응용 프로그램의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AdaBoost을 사용하여 Python을 통한 머신 러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
AdaBoost을 사용하여 머신 러닝 모델 구축을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정하세요.
앙상블 학습 접근 방식과 적응형 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
Python에서 머신 러닝 알고리즘을 강화하기 위한 AdaBoost개 모델을 구축하는 방법을 알아보세요.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
Apply core statistical methods to pattern recognition.
Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
Implement advanced techniques for complex problem-solving.
Improve prediction accuracy by combining different models.
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다.
딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다.
Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 신용 위험 모델 생성을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
통신 분야에서 딥 러닝을 적용하고 활용하는 방법을 알아보세요.
Python, Keras, TensorFlow를 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 만듭니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
Machine Learning은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. Python은 명확한 구문과 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 애플리케이션 개발을 위한 잘 테스트된 라이브러리 및 기술의 훌륭한 컬렉션을 제공합니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 은행 업계의 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.
참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배운 다음 자신만의 기계 학습 모델을 구축하고 이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제로 적용합니다.
청중
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. Python은 명확한 구문과 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 애플리케이션 개발을 위한 잘 테스트된 라이브러리 및 기술의 훌륭한 컬렉션을 제공합니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 금융 업계의 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.
참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배운 다음 자신만의 기계 학습 모델을 구축하고 이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제로 적용합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
이 과정의 목표는 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Scala 프로그래밍 언어와 다양한 라이브러리를 사용하고 다수의 실제 예제를 기반으로이 과정은 Machine Learning 의 가장 중요한 빌딩 블록을 사용하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력을 해석하는 방법 및 결과를 확인하십시오.
우리의 목표는 Machine Learning 툴박스의 가장 기본적인 도구를 자신있게 이해하고 사용하는 기술을 제공하고 Data Science 애플리케이션의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.
이 교육 과정은 실용적인 응용 프로그램에서 기본적인 Machine Learning 기술을 적용하고자하는 사람들을위한 것입니다.
청중
기계 학습에 익숙하고 R 프로그래밍 방법을 알고있는 데이터 과학자 및 통계 학자.이 과정의 강조는 데이터 / 모델 준비, 실행, 사후 분석 및 시각화의 실제적인 측면에 있습니다. 목적은 직장에서 방법을 적용하는 데 관심이있는 참가자에게 기계 학습에 대한 실질적인 소개를하는 것입니다
부문 별 사례는 훈련을 청중과 관련시키기 위해 사용됩니다.
이 과정에서는 로봇 응용 분야에서의 머신 러닝 방법을 소개합니다.
이는 패턴 인식의 맥락에서 기존 방법, 동기 및 주요 아이디어에 대한 광범위한 개요입니다.
짧은 이론적 배경 지식을 습득한 후, 참가자들은 오픈 소스(보통 R)나 다른 인기 있는 소프트웨어를 사용하여 간단한 연습을 수행합니다.
Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.
과정 형식
이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Random Forest을 사용하여 대규모 데이터 세트에 대한 머신 러닝 알고리즘을 구축하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
랜덤 포레스트를 이용해 머신 러닝 모델 구축을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정해 보세요.
Random Forest의 장점과 이를 구현하여 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.
Random Forest에서 대용량 데이터 세트를 처리하고 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 알아보세요.
RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매우 작은 임베디드 장치에서 기계 학습 모델을 작성, 로드 및 실행하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
TensorFlow Lite을 설치합니다.
기계 학습 모델을 임베디드 장치에 로드하여 음성 감지, 이미지 분류 등을 수행할 수 있습니다.
네트워크 연결에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.
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