한국전자정보통신산업진흥회LOGO

한국전자전 개최

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    회관문의
  • 경영지원실 과장 임경일
  • 02-6388-6026
  • 홈페이지 이용문의
  • 경영지원실 과장 이용주
  • 02-6388-6024

주요행사일정

  1. notice [무료교육] 클라우드기반 빅데이터 분.. 2019-05-29~2019-05-29

    관리자

    댓글 : 0 | 조회수: 242

  2. 파이썬 인공지능 머신러닝 프로그래밍.. 2019-05-21~2019-05-24

    운영자

    일차

    시간

    훈련모듈명

    훈련내용

    훈련시간

    교수방법

    교육

    방법

    강사

    1일

    1교시

    09:30∼10:20

    1. 머신러닝 수행방법 계획하기

    - 머신러닝 기반 데이터 분석 도입 및 프로세스 관리하기

    - 머신러닝 기법 적용 필요성 판단하기

    - 머신러닝 기법 선정 및 절차 계획하기

    - 수행계획 문서화 하고 구성원에게 공유하기

    3

    이론2

    집체

    (이론강의 및 실습법)

    박선아

    2교시

    10:30∼11:20

    3교시

    11:30∼12:20

    실습1

    점 심

    4교시

    13:30∼14:20

    2. 데이터셋 분할하기(1)

    - 데이터셋 분할 설계하기

    - 데이터 셋 분할 기준 판단하기

    - 교차검증 필요성 판단과 K값 결정하기

    - 데이터셋 분할 및 샘플링하기

    - 샘플링 차이 분석 및 적용하기

    5

    이론3

    5교시

    14:30∼15:20

    6교시

    15:30∼16:20

    7교시

    16:30∼17:20

    실습2

    8교시

    17:30∼18:30

    2일

    1교시

    09:30∼10:20

    2. 데이터셋 분할하기(2)

    - 데이터셋 분할 설계하기

    - 데이터 셋 분할 기준 판단하기

    - 교차검증 필요성 판단과 K값 결정하기

    - 데이터셋 분할 및 샘플링하기

    - 샘플링 차이 분석 및 적용하기

    3

    실습3

    집체

    (이론강의 및 실습법)

    박선아

    2교시

    10:30∼11:20

    3교시

    11:30∼12:20

    점 심

    4교시

    13:30∼14:20

    3. 지도학습 모델 적용하기(1)

    - 적합한 머신러닝 기법 적용하기

    - 최적의 분류모델 선정 및 적용하기

    - 최적의 수치예측모델 선정 및 적용하기

    - 앙상블 모형 적용 및 새로운 방법론 개발하기

    5

    이론3

    5교시

    14:30∼15:20

    6교시

    15:30∼16:20

    7교시

    16:30∼17:20

    실습2

    8교시

    17:30∼18:30

    3일

    1교시

    09:30∼10:20

    3. 지도학습 모델 적용하기(2)

    - 적합한 머신러닝 기법 적용하기

    - 최적의 분류모델 선정 및 적용하기

    - 최적의 수치예측모델 선정 및 적용하기

    - 앙상블 모형 적용 및 새로운 방법론 개발하기

    3

    실습3

    집체

    (이론강의 및 실습법)

    박선아

    2교시

    10:30∼11:20

    3교시

    11:30∼12:20

    점 심

    4교시

    13:30∼14:20

    4. 자율학습 모델 적용하기

    - 필요한 자율학습 머신러닝 기법 적용하기

    - 군집화 기법 적용 및 최적 기법 적용하기

    - 차원 축소 기법 선청 및 적용하기

    - 목적에 맞는 문제해결을 위해 알고리즘 비교 및 적용하기

    5

    이론2

    5교시

    14:30∼15:20

    실습3

    6교시

    15:30∼16:20

    7교시

    16:30∼17:20

    8교시

    17:30∼18:30

    4일

    1교시

    09:30∼10:20

    5. 모델 성능 평가하기

    - 모델 성능 평가 방법 선정 및 비교하기

    - 평가 메트릭 계산하고 해석하기

    - 주어진 모델의 성능 향상하기

    4

    이론2

    집체

    (이론강의 및 실습법)

    박선아

    2교시

    10:30∼11:20

    3교시

    11:30∼12:20

    실습2

    점 심

    4교시

    13:30∼14:20

    5교시

    14:30∼15:20

    6. 학습결과 적용하기

    - 분석 결과 부합성 판단 및 평가하기

    - 평가결과 문서화 및 커뮤니케이션하기

    - 프로세스화 작업 수행하기

    - 피드백 사이클 시행 및 관리하기

    4

    이론2

    6교시

    15:30∼16:20

    7교시

    16:30∼17:20

    실습2

    8교시

    17:30∼18:30

    32

    이론14/실습18

    댓글 : 0 | 조회수: 306

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