위치

요일

가능
시간
(날짜)

  • 13:00 ~ 17:00 (2019-01-19)
장소 : 강남역
추가비용 : 장소 대관비용은 튜터가 전부 부담합니다.
강남역 마이캠퍼스
₩25,000원 / 시간
₩600,000 / 총 6회 24시간
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유준형
I
Ll
  • 강남
  • 4시간/회
  • 최대인원:8~15
  • ₩25,000/시간

튜터정보

  • 중앙대학교 수학,물리학 복수전공
K

수업소개

.본 강의는 머신러닝에 대해 6주동안 배우는 강의입니다. 수강생들은 본 강의를 통해 초보적인 데이터 분석이 아닌 머신러닝을 활용한 고급 데이터 모델링에 대해 배우게 됩니다. 수업은 머신러닝을 처음 접하시는 분들을 대상으로 합니다. 그렇지만 시중 대부분의 강의들이 커버하지 않는 기초부터 다루기 때문에 머신러닝을 어느 정도 알고 계시는 분들도 새로운 마음으로 들으실 수 있을거에요.

데이터 분석은 알지만 머신러닝은 잘 모른다면, 많은 것들을 놓치고 있는겁니다. 수업료의 수배 수십배 이상의 가치를 얻어가실 수 있으실거에요. :)

:: 강의 일정 ::

ㅁ 1회차 : 1/19
ㅁ 2회차 : 1/26
ㅁ 3회차 : 2/9
ㅁ 4회차 : 2/16
ㅁ 5회차 : 2/23
ㅁ 6회차 : 3/2

수업대상

  • 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할 지 모르시는 분에게 추천합니다.

    이공계열 전공자가 아니어도 충분히 따라올 수 있는 강의입니다. :)

커리큘럼

1회차

머신러닝에 필요한 수학들에 대해 간단히 배우고, 경사 하강법에 대해 배웁니다.

R 프로그래밍에 대해 배우고 데이터를 다루는 방법을 익힙니다.

경사 하강법을 코드로 구현해봅니다.

2회차

머신러닝이 풀고자 하는 문제를 엄밀하게 정의합니다.

학습의 본질에 대해 고찰하고 가장 간단한 모형, 즉 선형 회귀 모형을 만들어 학습시켜봅니다.

그렇게 만든 선형 회귀 모형의 학습 결과를 관찰합니다.

3회차

분류 문제를 풀기 위해 확률론과 최대 우도 추정법에 대해 배웁니다.

선형 회귀모형을 로지스틱, 소프트맥스 회귀모형과 신경망으로 확장합니다.

신경망 모형의 필요성과 표현력, 결정 경계에 대해 배웁니다.

4회차

학습의 목표와 한계에 대해 생각해보고, 결과의 좋고 나쁨을 판단하는 법에 대해 배웁니다.

과적합 문제에 대해 배우고, 이를 완화하기 위해 변수 선택, 제약화 등 여러 방법론에 대해 배웁니다

5회차

의사결정나무에 대해 배웁니다.

의사결정나무의 설능을 더 높이기 위해 배깅, 랜덤 포레스트, 부스팅 등의 앙상블 기법을 적용하는 방법에 대해 배웁니다.

XGBoost 라이브러리의 사용법에 대해 익힙니다.

6회차

데이터 전처리와 Feature Engineering에 대해 배웁니다.

Kaggle 경진대회를 통해 머신러닝을 이용한 데이터 모델링을 익힙니다.

리뷰(25)

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4.7
  • 커리큘럼
  • 전달력
  • 준비성
  • 친절도
  • 시간준수

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