- 머신러닝 개요 및 전반적인 머신러닝 분석절차 소개
- Minitab 신규기능 머신러닝 기법(Decision Tree - CART) 소개
- Minitab을 이용한 머신러닝(Decision Tree - CART) 실습
- CART 기법을 이해하여 예측모형 구축
- 구축된 모형의 성능평가 및 신규데이터 적용
- 머신러닝의 기본적인 분석절차 이해
- CART 알고리즘을 이용하여 목표값에 따른 수치예측/분류 모형 구축
- 제조, 품질 분야를 포함하는 Minitab 사용 고객 또는 신규 고객
- 머신러닝, 데이터마이닝 등에 관심이 있는 모든 사용자
일자 |
제목 |
세부내용 |
시간 |
1일차 |
머신러닝 소개 |
머신러닝 소개 및 분석절차, 활용방안 학습 |
14:00~14:50 |
CART 학습 |
Minitab 신규 기능인 CART 알고리즘 소개 |
15:00~15:50 |
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머신러닝 실습 |
Minitab을 이용한 CART 알고리즘 실습 및 결과 해석 |
16:00~16:50 |
회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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7회차 | 2021-02-19 ~ 2021-02-19 | 0원 | 안양본사교육장 | 신청 |
8회차 | 2021-05-21 ~ 2021-05-21 | 0원 | 안양본사교육장 | 신청 |
9회차 | 2021-09-15 ~ 2021-09-15 | 0원 | 안양본사교육장 | 신청 |
경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호
Minitab을 활용하여 기본적인 머신러닝 개념을 학습합니다.
교육은 의사결정나무(Decision Tree) 기반의 CART 알고리즘을 이용하여 실습 및 해석과정 위주로 진행됩니다.
우리 회사의 제품 품질 수준을 어떻게 하면 향상시킬 수 있을까?
관리도와 공정능력분석, 모두 Minitab으로 할 수 있습니다.
통계를 처음 접하시는 분
기초부터 시작해서 품질관리, 실험계획법 등 다양한 통계 이론을 학습하고 싶으신 분