- 머신러닝 분석을 위한 기초과정 학습 및 실습
- 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘인 CART 기법 학습
- 간단하면서 효율적인 CART 알고리즘의 기본원리 이해
- 머신러닝을 통한 공정 recipe 최적화 방안 실습
- Minitab을 활용하여 머신러닝 모델링 능력 배양
- 전통적인 통계분석과 머신러닝의 연계점 및 차이점 학습
Minitab 활용 중급이상, 머신러닝 모델링이 필요한 사용자
일자 | 교육내용 | 세부내용 | 시간 |
1일차 | 머신러닝 소개 | 머신러닝의 기본 원리, 개념 학습 | 09:30 ~ 10:20 |
전통적인 통계와 머신러닝 | 산점도 및 상관분석 | 10:30 ~ 11:20 | |
평균 및 표준편차와 머신러닝의 관계 | 11:30 ~ 12:20 | ||
점심식사 | 12:30 ~ 13:20 | ||
선형회귀분석 | 전통적인 통계 관점의 모델링 | 13:30 ~ 14:20 | |
머신러닝을 이용한 모델링 | 머신러닝 분석절차, 결과해석 방법 학습 | 14:30 ~ 15:20 | |
CART | CART의 특징 및 장점, 활용방법 학습 | 15:30 ~ 16:20 | |
목표변수 유형에 따른 CART 모델링 실습 | 16:30 ~ 17:30 |
회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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2회차 | 2021-04-14 ~ 2021-04-14 | 300,000원 | 안양본사교육장 | 신청 |
3회차 | 2021-11-03 ~ 2021-11-03 | 300,000원 | 안양본사교육장 | 신청 |
경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호