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단기과정|[종로]R을 활용한 Machine Learning 과정


교육일정교육시간교육장소

19년 10월 19일 ~ 11월9일

주말반(토요일4회)

28H

종로



주말반 09:30 ~ 17:30 일일7시간



 

교육내용
Phase01

머신러닝 개념 및 군집분석 및 그래프

  • Machine Learning 개념

  • 머신러닝 시스템의 종류

  • 머신러닝과 딥러닝

  • 군집분석 개요 및 특징(군집 구성법, 군집화 방법, 군집 분석 결과)

  • 유클리드 거리

  • 계층적/비계층적 군집분석

  • 군집분석 기반 그래프 작성법

7H 
Phase02

연관규칙과 트랜잭션 및 머신러닝기반 빅데이터 분석

  • 연관분석 개요 및 특징(연관규칙 평가척도,관련분야, 연관규칙 생성 및 그래프)

  • Association Rule

  • Transaction

  • Corelation and Regression analysis

  • SVM, Adaboost, ogistic regression

  • SAR 활용

7H 
      Phase03

지도 학습과 텍스트마이닝

  • Supervised Learning 

  • Classification=Text Mining

  • Naive Bayes를 이용한 spammail 분류기

  • knn, dicision tree

  • random forest 및 모델평가

7H 
Phase04

딥러닝의 이해 및 심층신경망

  • Deep Learning 기본 개념

  • 신경망의 구조 및 구성단위

  • CNN과 RNN

  • Artificial Neural Network

  • DNN, Recurrent DNN

  • 딥러닝 기반 실시간 분석 서비스 구축

7H 

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