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₩240,000 / 총 4회 12시간
한창호
데이터사이언티스트
실용 예제로 배우는 머신러닝(R 과정) 6/18(화) 오후 7시 30분 개강
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  • 3시간/회
  • 최대인원:4~15
  • ₩20,000/시간

튜터정보

  • Univ. of California, San Diego 경제학 박사
  • 신분 인증 됨
  • (학력인증추가)서울대학교 경제학 학사
  • (학력인증추가)서울대학교 경제학 석사
<주요 경력>
현재 고려대학교 기술경영전문대학원 겸임교수 (인공지능, 빅데이터 강의)
확인사이트 : https://mot.korea.ac.kr/members/list_hi.asp?board_name=faculty&gubun=K
밑에서 3번째 라인 확인
가톨릭대학교 산업수학센터 연구교수 (산업수학 프로젝트)
가톨릭대학교 수학과 겸임교수 (계량경제학, 수리금융 강의)
성균관대학교 경영대학 겸임교수 (금융공학 강의)
삼성금융연구소 (자본시장통합법, 지급결제, 한-미 FTA, 전자금융)
(주)한국기업평가 (리스크관리 컨설팅, BASEL II 컨설팅, 구조화금융상품 및 벤처기업 신용평가)
에너지경제연구원 (국제유가 전망 및 동향 분석, WTO 에너지 서비스 협상)
University of California, San Diego, 경제학 박사 (계량경제학 전공)
서울대학교 대학원 졸업, 경제학 석사
서울대학교 경제학과 졸업, 경제학 학사

<강의 관련 주요 학술 저술>
"The DNA of Security Return", Quantitative Finance, vol.15, no.1, pp. 1-17. 2015.
"수익률 DNA를 이용한 금융시장 분석 방법론", 자산운용연구, vol 2, no.1, pp 82-106, 2014.
"Measuring the Dependency between Securities via Factor-ICA Models", Journal of Applied Finance and Banking, vol. 4, no. 1, 2014.
"금융경쟁력 결정요인에 대한 실증연구", 국제경제연구, Vol. 13, No.3, pp. 53-75, 2007.
"NAFTA와 외환위기 이후 멕시코 금융산업", 라틴아메리카연구, Vol II, No. 1, pp. 55-79, 2007.
기업신용위험분석, 금융연수원, 2002.
"Multi-Variate Estimation and Forecasting with Artificial Neural Networks", 박사학위논문, UCSD, 1999.
"비모수적 분포무관인 구조변화 검증통계량", 석사학위논문, 서울대학교, 1991.

수업소개

"실용 예제로 배우는 머신러닝" 강의는 우리가 업무 혹은 일상 생활에서 종종 접하게 되는 문제들을 머신러닝을 활용하여 해결하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

머신러닝 전반에 걸쳐 주요 알고리듬을 유형별로 정리하여 배경 이론에 대한 간단 명료한 설명과 실제 데이터를 사용한 실습을 병행하여 머신러닝 기법을 일상 문제의 해결에 원활하게 활용하실 수 있도록 설계되었습니다.

범용 알고리듬을 주어진 문제에 알맞게 튜닝하여 적용하기보다는 문제의 유형과 데이터의 종류가 사전에 확정되어 있다면 그런 상황에 최적화된 특정 알고리듬을 선택하여 사용하는 것이 문제 해결을 더 잘할 수 있습니다.

강의는 6/18(화) 오후 7시 30분에 개강하며 매주 화, 수 3시간씩 총 2주에 걸쳐 진행됩니다.(6/18, 6/19, 6/25, 6/26)

실습은 오픈소스 프로그래밍 언어인 R을 사용하여 진행됩니다. 매시간마다 실습이 있으므로 노트북을 가져와 주시길 바랍니다. OS는 윈도우, 맥, 리눅스 모두 다 가능합니다. 첫 수업 시간에 R 최신 버전과 에디터 프로그램을 함께 설치하여 R 사용법에 대해 설명드리고 실습 조교가 도와드리므로 R 사용 초보자도 수강에 아무런 불편이 없으실 것입니다.

실습에 필요한 모든 데이터와 업무에 바로 활용가능한 소스 코드를 제공해드립니다.

수업대상

  • ①머신러닝을 업무에 적극 활용하시고 싶은 분: 마켓팅, 업무 컨설팅, 데이터 분석 서비스, 머신러닝 시스템 설계 등

    ②머신러닝 관련 학위 논문 준비 중이신 분: 머신러닝 이론 및 적용 전 분야에 걸친 조언을 수업시간과 휴식시간을 통해서 해드리고 개인적으로도 적극 도와드리겠습니다.

    ③전직 및 이직을 준비 중이신 분: 인공지능, 데이터 사이언스 및 관련 분야에 대한 각종 정보와 전직 및 이직에 대한 조언을 해드리겠습니다.

커리큘럼

1회차

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>마켓팅 고수 되기: 타겟 마켓팅을 위한 고객군 분할>
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✔ Machine Learning 이란 무엇인가?
* ML 원리, 작동원리, 주요 용어
✔ Classification과 Clustering의 차이
* Supervised Learning v.s. Unsupervised Learning
✔ Clustering 예제: k-means 알고리듬을 이용한 고객군 분할
* 데이터: 전자상거래 데이터
* R 패키지: stats

2회차

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>매출 증대를 위한 매장 재배치 컨설팅>
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✔ Association rule을 이용한 패턴 발견
* Apriori principle 개념 이해
* Rule의 흥미도 측정 단위(support, confidence) 개념 이해
✔ Association rule 예제: Market Basket Analysis
* 데이터: R 내장 데이터(groceries)
* R 패키지: arules

3회차

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>한 눈에 알아보는 신용불량 고객 판별법>
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✔ Decision Tree란 무엇인가?
* Divide & Conquer 개념 이해
* 엔트로피 개념 이해
* Pruning 개념 이해
✔ Decision Tree를 이용한 의사결정 예제: 은행 대출용 개인신용평가
* 데이터: 은행 대출 고객 속성 자료
* R 패키지: C5.0

4회차

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>인공지능으로 콘크리트 배합비율의 비밀을 밝히다>
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✔ Artificial Neural Networks(ANN)를 이용한 인간두뇌 모방
* 인공지능 발전사
* 은닉층의 발견
* 오류역전사 학습 알고리듬
✔ ANN을 이용한 수치 예측 예제: 콘크리트 강도 예측
* 데이터: 콘크리트 강도 실험 데이터
* R 패키지: neuralnet

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