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오리엔테이션 | ![]() |
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사전진단체크리스트 | ![]() ![]() |
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1. | ![]() |
머신러닝 개요 | 머신러닝과 필수 라이브러리 | ![]() |
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머신러닝 개요 | 머신러닝과 필수 라이브러리 | ![]() ![]() |
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머신러닝 개요 | 머신러닝 실습 | ![]() |
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머신러닝 개요 | 머신러닝 실습 | ![]() ![]() |
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머신러닝 개요 | 머신러닝 실습 분석 | ![]() |
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머신러닝 개요 | 머신러닝 실습 분석 | ![]() ![]() |
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2. | ![]() |
지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 분류와 회귀 | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 분류와 회귀 | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 지도 학습 알고리즘(1) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 지도 학습 알고리즘(1) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 지도 학습 알고리즘(2) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅰ | 지도 학습 알고리즘(2) | ![]() ![]() |
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3. | ![]() |
지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(3) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(3) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(4) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(4) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(5) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅱ | 지도 학습 알고리즘(5) | ![]() ![]() |
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4. | ![]() |
지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(6) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(6) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(7) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(7) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(8) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅲ | 지도 학습 알고리즘(8) | ![]() ![]() |
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5. | ![]() |
지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 지도 학습 알고리즘(9) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 지도 학습 알고리즘(9) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 지도 학습 알고리즘(10) | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 지도 학습 알고리즘(10) | ![]() ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 분류 예측의 불확실성 추정 | ![]() |
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지도 학습 알고리즘 Ⅳ | 분류 예측의 불확실성 추정 | ![]() ![]() |
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6. | ![]() |
비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 비지도 학습과 데이터 전처리 | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 비지도 학습과 데이터 전처리 | ![]() ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 주성분 분석 (PCA) | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 주성분 분석 (PCA) | ![]() ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 비음수 행렬 분해(NMF)와 매니폴드 학습 | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리Ⅰ | 비음수 행렬 분해(NMF)와 매니폴드 학습 | ![]() ![]() |
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7. | ![]() |
비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(1) | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(1) | ![]() ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(2) | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(2) | ![]() ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(3) | ![]() |
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비지도 학습과 데이터 전처리 Ⅱ | 군집(3) | ![]() ![]() |
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8. | ![]() |
중간평가 | 1~4주 학습정리 | ![]() |
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중간평가 | 5~7주 학습정리 | ![]() |
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중간평가 | 직무능력 점검하기 | ![]() ![]() |
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9. | ![]() |
사전진단체크리스트 | ![]() ![]() |
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데이터 표현 | 원-핫-인코딩(가변수)과 숫자로 표현된 범주형 특성 | ![]() |
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데이터 표현 | 원-핫-인코딩(가변수)과 숫자로 표현된 범주형 특성 | ![]() ![]() |
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데이터 표현 | 구간 분할, 이산화, 선형 및 트리모델, 및 상호작용과 다항식 | ![]() |
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데이터 표현 | 구간 분할, 이산화, 선형 및 트리모델, 및 상호작용과 다항식 | ![]() ![]() |
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데이터 표현 | 특성 자동 선택 | ![]() |
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데이터 표현 | 특성 자동 선택 | ![]() ![]() |
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10. | ![]() |
모델 평가와 성능 향상 | 교차 검증 | ![]() |
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모델 평가와 성능 향상 | 교차 검증 | ![]() ![]() |
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모델 평가와 성능 향상 | 그리드 서치 | ![]() |
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모델 평가와 성능 향상 | 그리드 서치 | ![]() ![]() |
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모델 평가와 성능 향상 | 평가 지표와 측정(1) | ![]() |
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모델 평가와 성능 향상 | 평가 지표와 측정(1) | ![]() ![]() |
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11. | ![]() |
알고리즘 체인과 파이프라인 | 평가 지표와 측정(2) | ![]() |
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알고리즘 체인과 파이프라인 | 평가 지표와 측정(2) | ![]() ![]() |
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알고리즘 체인과 파이프라인 | 데이터 전처리와 매개변수 선택 및 파이프라인 구축 | ![]() |
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알고리즘 체인과 파이프라인 | 데이터 전처리와 매개변수 선택 및 파이프라인 구축 | ![]() ![]() |
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알고리즘 체인과 파이프라인 | 파이프라인 인터페이스와 모델 선택을 위한 그리드서치 | ![]() |
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알고리즘 체인과 파이프라인 | 파이프라인 인터페이스와 모델 선택을 위한 그리드서치 | ![]() ![]() |
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12. | ![]() |
자연어 처리 | 문자열 데이터 타입과 실전 예제 | ![]() |
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자연어 처리 | 문자열 데이터 타입과 실전 예제 | ![]() ![]() |
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자연어 처리 | 텍스트 데이터 BOW 표현 | ![]() |
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자연어 처리 | 텍스트 데이터 BOW 표현 | ![]() ![]() |
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자연어 처리 | 불용어, tf-idf로 데이터 스케일 변경, 모델 계수 조사 | ![]() |
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자연어 처리 | 불용어, tf-idf로 데이터 스케일 변경, 모델 계수 조사 | ![]() ![]() |
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13. | ![]() |
자연어 처리와 문자추출 | 여러 단어로 만든 BOW(n-그램) | ![]() |
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자연어 처리와 문자추출 | 여러 단어로 만든 BOW(n-그램) | ![]() ![]() |
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자연어 처리와 문자추출 | 고급 토큰화, 어간 및 표제어 추출 | ![]() |
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자연어 처리와 문자추출 | 고급 토큰화, 어간 및 표제어 추출 | ![]() ![]() |
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자연어 처리와 문자추출 | 토픽 모델링과 문서 군집화 | ![]() |
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자연어 처리와 문자추출 | 토픽 모델링과 문서 군집화 | ![]() ![]() |
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14. | ![]() |
딥러닝과 심층 신경망 활용 | 딥러닝과 심층 신경망 | ![]() |
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딥러닝과 심층 신경망 활용 | 딥러닝과 심층 신경망 | ![]() ![]() |
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딥러닝과 심층 신경망 활용 | 딥러닝 활용과 동향 | ![]() |
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딥러닝과 심층 신경망 활용 | 딥러닝 활용과 동향 | ![]() ![]() |
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딥러닝과 심층 신경망 활용 | 머신러닝과 딥러닝 지원 소프트웨어 | ![]() |
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딥러닝과 심층 신경망 활용 | 머신러닝과 딥러닝 지원 소프트웨어 | ![]() ![]() |
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15. | ![]() |
기말평가 | 9~11주 학습정리 | ![]() |
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기말평가 | 12~14주 학습정리 | ![]() |
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기말평가 | 직무능력 점검하기 | ![]() ![]() |