- 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 |
머신 러닝 소개 |
머신러닝 개념 및 원리 소개, 분석절차 학습 |
14:00~14:50 |
|
트리 기반 방법이란? |
트리 기반 방법 개념 소개(CART, Random Forest, TreeNet) |
15:00~15:50 |
|
|
PA 모듈 시연 |
Minitab 예측분석 모듈 PA모듈을 이용한 기능 시연 |
16:00~16:50 |
.jpg)
| 회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
|---|---|---|---|---|
| 1회차 | 2026-03-04 ~ 2026-03-04 | 0원 | 데이터랩스 교육장 | 마감 |
| 2회차 | 2026-09-02 ~ 2026-09-02 | 0원 | 데이터랩스 교육장 | 신청 |
경기도 안양시 동안구 시민대로 401(관양동, 대륭테크노타운 15차)
4호선 인덕원역 4번 출구 도보 10분
시내버스 대륭테크노타운, 한국교통안전공단 안양검사소, 평촌동주민센터, 인덕원대우아파트 정류장 하차
최소한의 실험으로 최대의 결과를 얻기 위해 어떻게 실험을 계획해야 할까?
결과에 영향을 미치는 인자들 중 핵심인자는 무엇이며, 어떻게 선별할까?
통계를 처음 접하시는 분
기초부터 시작해서 품질관리, 실험계획법 등 다양한 통계 이론을 학습하고 싶으신 분
