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[디지털:일반] R프로그램 기반 학습원리로 이해하는 머신러닝

데이터 분석 프로젝트 수행을 위한 데이터 활용 거버넌스 구축 및 데이터 마이닝을 위한 머신러닝 알고리즘 파악

  • PS적용
교육시간 09:00~18:00 [3일 / 24시간]
교육비
*맞춤형 교육 별도 문의
환금액 (예정) 고용보험 비환급
교육장 .
교육담당자 전승희 / 02-3786-0772 / jsh90325@kmac.co.kr
송민수 / 02-3786-0178 / hollymounts@kmac.co.kr

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교육과정소개

[교육목적]

▶분석 프로젝트 기획 및 조직의 데이터 활용에 대한 거버넌스 구축 
▶데이터 마이닝을 위한 머신 러닝 알고리즘을 R 프로그램 기반으로 학습

[교육특징]

※ 본 교육과정은 기업/기관 맞춤형 교육(In-house)으로 온라인·오프라인 형태로 협의 운영 가능하니 문의바랍니다.

교육일정 및 내용

일시 세부내용
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

데이터 분석 프로젝트

• 데이터 분석 프로젝트의 이해

• 데이터 분석 흐름도

• 분석 결과 활용하기


학습 원리 이해하기

• Supervised Learning vs. Unsupervised Learning

• Gradient Descent(경사하강법)

• Model Validation(모델 평가 및 선정)

• Overfitting Issue(모델 과적합)
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

머신 러닝 알고리즘-1 (Supervised Learning)

• Regression(단일 회귀분석)

• Regression(다중 회귀분석)
 

머신 러닝 알고리즘-2 (Supervised Learning)

• Logistic Regression(로지스틱 회귀분석)

• Decision Tree(의사결정나무)

• Random Forest(랜덤 포레스트)
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

머신 러닝 알고리즘-3 (Unsupervised Learning)

• K-means Clustering(군집 분석)

• Association Rules(연관 규칙)


※ 세부내용은 일부 조정될 수 있습니다.