과정 소개
머신러닝 핵심주제를 전반적으로 다루며, 머신러닝의 다양한 주제를 이론과 함께 파이썬 코딩으로 직접 실습해보는 과정으로서, 실제 비즈니스에서 필요로 하는 거의 모든 주제를 경험해볼 수 있습니다.
커리큘럼 총 20차시
- 1차시머신러닝 개요와 데이터전처리
- 2차시의사결정트리(Decision Tree)
- 3차시회귀분석(Regression Analysis)
- 4차시군집분석(Clustering Analysis)
- 5차시KNN(K-Nearest Neighbor)
- 6차시나이브 베이즈(Naive Bayes)
- 7차시SVM(Support Vector Machine)
- 8차시텍스트 마이닝(Text mining)
- 9차시주성분 분석(PCA)과 밀도기반 군집분석(DBSCAN)
- 10차시신경망(Neural Network)
- 11차시Word2Vec
- 12차시토픽 모델링(Topic Modeling)
- 13차시랜덤 포레스트(Random Forest)와 에이다부스트(AdaBoost)
- 14차시소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)
- 15차시랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, Tf-Idf, Word2Vec
- 16차시유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
- 17차시연관규칙분석(Association Rule Analysis)
- 18차시로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis)
- 19차시시계열분석(Time Series Analysis)
- 20차시모델 평가 방법 및 심화 이론
수료 기준 · 유의사항
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 · 총점 60점 이상 과 과정별 수료 처리 조건을 확인해 주세요.
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 과정에 설정된 평가와 응시 조건은 내 강의실에서 확인할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.