- 머신러닝 분석을 위한 알고리즘 학습 및 모델링과정 실습과 해석
- 의사결정나무(Decision Tree) 기반 알고리즘인 CART, Random Forest, TreeNet 기법 학습
- 손쉬운 머신러닝 성능 비교를 위한 Auto ML 방법 학습
- 간단하면서 효율적인 CART 알고리즘의 원리 이해
- 머신러닝 기법 학습을 통한 실무 적용 능력 내재화
- Minitab 및 머신러닝 기법을 이용하여 모형 적합 및 결과 활용능력 배양
- 목표변수의 유형에 따른 모형성능 평가기준 및 결과 해석의 차이점 이해
Minitab 초보자 가능, CART 및 랜덤포레스트 활용이 필요한 사용자, 머신러닝 분석 프로세스의 전반적인 이해가 필요한 사용자
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일자 |
제목 |
세부내용 |
시간 |
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1일차 |
머신러닝 소개 |
머신러닝 기본 원리, 개념 학습 |
09:30~10:20 |
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전통적인 통계와 머신러닝 |
산점도 및 상관분석 |
10:30~11:20 |
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평균 및 표준편차와 머신러닝의 관계 |
11:30~12:20 |
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점심 식사 |
12:30~13:30 |
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선형회귀분석 |
전통적인 통계 관점의 모델링 |
13:40~14:30 |
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머신러닝을 이용한 모델링 |
머신러닝 분석절차, 결과해석 방법 학습 |
14:40~15:40 |
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CART |
CART의 특징 및 장점, 활용방법 학습 |
15:40~16:30 |
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목표변수 유형에 따른 CART 모델링 실습 |
16:40~17:30 |
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| 회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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| 4회차 | 2022-04-21 ~ 2022-04-21 | 350,000원 | 안양본사교육장 | 신청 |
| 5회차 | 2022-11-25 ~ 2022-11-25 | 350,000원 | 안양본사교육장 | 신청 |
경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호
