1주차 머신러닝 이해
l 1차시: 머신러닝 이해
l 2차시: 머신러닝 알고리즘의 종
l 3차시: Numpy/Pandas 활용하기
l 학습활동 : 퀴즈
2주차 선형회귀모델
l 1차시: 선형회귀 알고리즘 이해하기
l 2차시: 선형회귀 알고리즘 활용 실습
l 3차시: 주성분 분석 이해하기
l 학습활동 : 퀴즈
3주차 로지스틱 회귀 모델
l 1차시: 로지스틱 회귀 알고리즘 이해하기
l 2차시: 로지스틱 회귀 알고리즘 활용 실습(1)
l 3차시: 로지스틱 회귀 알고리즘 활용 실습(2)
l 학습활동: 퀴즈
4주차 머신러닝 분류 모델
l 1차시: SVM의 이해와 활용
l 2차시: 의사결정 트리의 이해 및 활용
l 3차시: 나이브베이즈 이해 및 활용
l 학습활동: 퀴즈
5주차 앙상블 기법 모델
l 1차시: 앙상블 기법의 이해
l 2차시: 앙상블 기법 활용 실습(1)
l 3차시: 앙상블 기법 활용 실습(2)
l 학습활동: 퀴즈
6주차 인공신경망 모델
l 1차시: 인공신경망의 이해
l 2차시: 인공신경망 알고리즘 종류
l 3차시: 인공신경망 알고리즘 활용 실습
l 학습활동: 퀴즈
7주차 군집분석모델
l 1차시: k-평균 알고리즘 이해하기
l 2차시: 군집화 알고리즘 활용 실습(1)
l 3차시: 군집화 알고리즘 활용 실습(2)
l 학습활동: 퀴즈
8주차 총괄평가(시험)
