이러닝
파이썬을 활용한 머신러닝
#머신러닝#파이썬#활용
이러닝 모바일
교육기간
학습시간
23시간
교육비
110,000원
환급비
비환급
강사
이원상
과정정보
교육소개

파이썬을 활용한 인공지능 기술 이해 과정 

학습목표
1. 머신러닝을 적용하여 데이터 분류 및 예측하는 방법을 학습할 수 있습니다.
2. 파이썬을 활용하여 인공지능 기술을 이해할 수 있습니다.
학습대상
머신러닝에 대해 학습하고 싶은 중급 개발자
강사 및 내용전문가 소개

이원상 교수 

평가비율 및 수료기준
진도율 100%
수료기준: 80점 이상
학습목차
1
머신러닝 개요 및 현황
- 머신러닝 개요 및 현황
2
다양한 머신러닝 활용 사례
- 다양한 머신러닝 활용 사례
3
머신러닝 도구 소개
- 머신러닝 도구 소개
4
실습 환경 준비
- 실습 환경 준비
5
분류모형이란
- 분류모형이란
6
분류모형의 평가
- 분류모형의 평가
7
분류모형 (Decision Tree)
- 분류모형 (Decision Tree)
8
Decision Tree 응용
- Decision Tree 응용
9
분류모형 (Random Forest)
- 분류모형 (Random Forest)
10
추천 알고리즘의 소개
- 추천 알고리즘의 소개
11
추천 알고리즘을 위한 유사도의 이해
- 추천 알고리즘을 위한 유사도의 이해
12
협업 필터링-UBCF
- 협업 필터링-UBCF
13
협업 필터링-IBCF
- 협업 필터링-IBCF
14
추천 알고리즘을 위한 surprise 라이브러리
- 추천 알고리즘을 위한 surprise 라이브러리
15
surprise 라이브러리의 활용
- surprise 라이브러리의 활용
16
비지도학습이란
- 비지도학습이란
17
군집분석-계층적 클러스터링
- 군집분석-계층적 클러스터링
18
군집분석2-K-means 클러스터링
- 군집분석2-K-means 클러스터링
19
군집분석 실습
- 군집분석 실습
20
패턴발견을 위한 연관 규칙
- 패턴발견을 위한 연관 규칙
21
연관규칙 주요 개념
- 연관규칙 주요 개념
22
연관규칙 실습
- 연관규칙 실습
23
전체 내용 리뷰
- 전체 내용 리뷰
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