[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기

네트워크·프로그래밍

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진도80%이상

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※ 기업규모별 지원금 안내

중소기업: 원 / 중견기업: 원 / 대기업: 원

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강의목표

- 머신러닝 개념 및 정의에 대해 이해합니다.
- 로지스틱 회귀 모델을 알 수 있습니다.
- 머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접할 수 있습니다.

- 머신러닝 개념 및 정의에 대해 학습합니다.
- 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리에 대해 학습합니다.
- 선형 회귀 모델에 대해 학습합니다.

- 머신러닝에 처음 접하는 사람들
- 머신러닝을 학습하고자 하는 모든 직장인

참고사항

- 학습자료실 내 학습자료를 다운로드 받아 학습 진행해주시기 바랍니다.

학습방법 : 동영상
학습정원 : 100명

훈련수강 중 수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.

수강포기 횟수	1회	2회	3회 이상
지원한도액 차감	20만원	50만원	100만원

[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기: 1. 머신러닝 개념 및 정의17 분; 2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리18 분; 3. 선형 회귀 모델18 분; 4. 다중 선형 회귀8 분; 5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명21 분; 6. 로지스틱 회귀 모델13 분; 7. 로지스틱 회귀 모델 구현14 분; 8. 의사 결정 나무8 분; 9. 의사 결정 나무 구현13 분; 10.랜덤 포레스트7 분; 11.랜덤 포레스트 구현15 분; 12.knn8 분; 13.knn 구현11 분; 14.train valid test 데이터 나누기12 분; 15.데이터 전처리10 분; 16.최종 실습 - 타이타닉15 분; 17.최종 실습 - 타이타닉217 분; 18.최종 실습 - 타이타닉326 분

강사명	전민종
약력	[학력] 한양대학교 정보시스템 전공 [경력] 삼성 드림클래스 한국인공지능연구소 아이티고 이러닝 강사