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