[강의계획서]

1주차 머신러닝 맛보기

머신러닝의 필수 개념을 이해하고 각종 라이브러리를 활용할 수 있다.

l  1차시 : 머신러닝 필수 개념

l  2차시 : Numpy, Pandas 활용하기(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : Seaborn 활용하기(실습시뮬레이션형)

2주차 머신러닝으로 분류하기 I

지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : 머신러닝 알고리즘의 종류

l  2차시 : Scikit-learn 활용하기(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : k-NN의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 퀴즈

3주차머신러닝으로 분류하기 II

지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : SVM의 이해 및 활용

l  2차시 : 의사결정트리의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : 나이브베이즈의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)

4주차앙상블 기법의 이해

앙상블 기법을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : 앙상블 기법의 이해

l  2차시 : 앙상블 기법 활용 실습 I(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : 앙상블 기법 활용 실습 II(실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 퀴즈

5주차 머신러닝으로 군집화하기

비지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : k-평균 알고리즘 이해하기

l  2차시 : 군집화 알고리즘 활용 실습 I(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : 군집화 알고리즘 활용 실습 II(실습시뮬레이션형)

6주차 머신러닝으로 회귀 문제 해결하기 I

선형 회귀 분석 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : 선형 회귀 알고리즘 이해하기

l  2차시 : 선형 회귀 알고리즘 활용 실습 I(실습시뮬레이션형)

l  3차시 : 선형 회귀 알고리즘 활용 실습 II(실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 퀴즈

7주차 머신러닝으로 회귀 문제 해결하기 II

로지스틱 회귀 분석 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.

l  1차시 : 로지스틱 회귀 알고리즘 이해하기

l  2차시 : 로지스틱 회귀 알고리즘 활용 실습I (실습시뮬레이션형)

l  3차시 : 로지스틱 회귀 알고리즘 활용 실습II (실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 과제

8주차 총괄평가(시험)