SERVICESTraining교육 신청

교육신청

SPM 머신러닝 개념잡기 (Random Forest + Gradient Boost)

과정요약

- 머신러닝 소프트웨어인 SPM을 활용하여 모델링 실습 및 결과 해석

- 의사결정나무를 기반으로 하는 머신러닝 대표 알고리즘 습득(Random Forest, Gradient Boost 등)

- 모델링 과정의 핵심인 각 알고리즘 별 하이퍼파라미터 설정 및 모델 튜닝 과정 실습

- SPM에서 제공하는 머신러닝 알고리즘 개념 이해

기대효과

- Target(목표값)의 형태에 따라 모델리을 진행하고 성능 평가 및 결과 해석

- 하이퍼파라미터 등의 모델 튜닝 과정을 통한 점진적인 모델링 능력 향상 및 배양

- 모형 자동화 기능을 통한 모델링 시간 절약 및 효율적인 모델링 실습

학습목표

- 머신러닝 소프트웨어 SPM 활용능력 배양

- 의사결정나무 기반의 대표적인 알고리즘 이해 및 분석 활용

참가대상

- 제조, 금융, 통신, R&D, 제약/바이오 분야 등에 종사하는 데이터 마이닝, 머신 러닝 분석에 관심이 있는 사용자

커리큘럼

일자제목세부내용시간
1일차머신러닝 개요SPM 소개 및 머신러닝 목적, 개요 설명09:30~10:20
머신러닝 이해분석 절차, 데이터 유형 및 구분, 성능 지표 평가10:30~11:20
머신러닝 기법배깅, 부스팅, 붓스트랩, 하이퍼 파라미터 조정 등의 모델링 능력 학습11:30~12:20
점심 시간12:20~13:30
CART의사결정나무 알고리즘 중 하나인 CART 학습 및 실습13:30~14:20
Random Forest배깅 기반의 Random Forest 알고리즘
학습 및 실습
14:30~15:20
TreeNetGradient Boosting 기법을 이용한
TreeNet 알고리즘 학습 및 실습
15:30~16:20
MARS자동 회귀 모델링 알고리즘인 MARS
학습 및 실습
16:30~17:30

교육 일정

회차 교육일자 교육비(VAT 별도) 장소 신청
1회차 2019-03-14 ~ 2019-03-15 300,000원 안양본사교육장 마감  
2회차 2019-06-26 ~ 2019-06-26 300,000원 안양본사교육장 마감  
3회차 2019-10-29 ~ 2019-10-29 300,000원 안양본사교육장 신청  

강의장 안내

안양본사교육장

경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호