세부 교육 프로그램
| 교육목표 |
• 상관관계 함수를 활용하여 데이터 중 특성 선택 방법을 학습합니다. • 지도학습 및 비지도 학습 방법을 학습합니다. • Neural Networks 기반의 딥러닝 알고리즘을 학습합니다. • 데이터 시각화 방법을 학습합니다. |
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| 세부내용 | 시간 | |||
| 교육수준 | 중급 | |||
| 머신러닝 |
• Regression 이해 및 실습 - Linear Regression, Deciston Tree 등 - RMASE, MAE, MAPE • Classification 이해 및 실습 - Support Vector Machine, Decision Tree - precision, recall, f1-score • Clustering 이해 및 실습 - K means 클러스터링 이해 및 실습 • Graphviz로 Tree 시각화 실습 |
10H | ||
| 딥러닝 |
• 머신러닝 적용 포인트 이해 • Neural Networks (Gradient Descent, Logistic Regression) • 텐서플로우 활용한 예측모델 실습 |
16H | ||
| 프로젝트 구현 (with 시각화) |
• Matplotlib Seaborn 실습 • Tableau 실습 • 학습 데이터 시각화 실습 • 프로젝트 실습 |
14H | ||
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