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강의 / 머신러닝 모델 개발

머신러닝 기반 데이터 분석

[교육목적] - 머신러닝의 개요와 종류에 대한 이해 도모 - 머신러닝 기반의 데이터 분석을 도입하고 적용 절차를 계획 - 수립된 분석 계획에 따라 필요한 머신러닝 기법을 적용 - 데이터 분석 결과를 문서화하고 전달…

중급 0일 과정 20시간

강의 소개

[교육목적]
- 머신러닝의 개요와 종류에 대한 이해 도모
- 머신러닝 기반의 데이터 분석을 도입하고 적용 절차를 계획
- 수립된 분석 계획에 따라 필요한 머신러닝 기법을 적용
- 데이터 분석 결과를 문서화하고 전달
- 머신러닝 알고리즘의 개념 이해 및 활용방법 숙지

강의 정보

강의 레벨
중급
수강자 수
1명
이수시간
20시간
교육일 수
0일
제공기관
한국과학기술정보연구원
분야
머신러닝 모델 개발

커리큘럼

섹션 20개 · 학습항목 56개
머신러닝 개요 3개
머신러닝 수행 절차 3개
과적합과 일반화 2개
데이터 분할 3개
데이터 샘플링 및 R 프로그램 활용 3개
지도학습 개요 3개
kNN 3개
서포트 백터 머신(SVM) 3개
의사결정 방법 3개
나이브베이즈 분류 2개
은닉 마르코프 모델 3개
자율학습 개요 4개
k평균 클러스터링 3개
DBSCAN 클러스터링 2개
계층적 클러스터링 3개
강화학습 3개
인공신경망 3개
모델 성능 평가 3개
R을 활용한 모델 성능 평가 2개
머신러닝 적용 2개

관련 스킬

역량 영역 1개

이 강의를 수료하면 아래 역량을 기를 수 있습니다. 학습항목에 많이 걸린 스킬부터 표시됩니다.

2. AI문제해결역량

  • AN Lv.2 업무 분석
  • AN Lv.1 업무 분석
  • EV Lv.2 실행 및 검증

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