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  • 주제분류
    공학 >전기ㆍ전자 >전기전자공학
  • 강의학기
    2018년 1학기
  • 조회수
    9,037
  •  
강의계획서
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1. 최신 머신러닝 (machine learning) 기법을 학습하여 예측 및 분류를 할 수 있다. 2. 학습한 이론을 프로그래밍을 통해서 구현할 수 있다. 3. 실전 문제를 해결해 봄으로써 관련 직종에 취업할 수 있는 역량을 기를 수 있다. 4. 4차 산업 혁명의 핵심 기술은 Deep Learning을 배운다. 5. 전력 수요 예측을 정확히 할 수 있다.
Applications of Machine Learning
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1. 비디오 Applications of Machine Learning Identifying song, images, foercasting, classificationm detection, crime investigationm Insurance detection URL
2. 비디오 Regression 1 Least Square, Maximum URL
3. 비디오 Regression 2 Least Square, Maximum URL
4. 비디오 Regression 3 Likelihood, Ordinary Regression URL
5. 비디오 Regulaization 4 Ridge and Lasso Regression URL
6. 비디오 Regulaization 5 Ridge and Lasso Regression URL
7. 비디오 Load Forecasting URL
8. 비디오 Random Forest 1 Random Forest URL
9. 비디오 Random Forest 2 Random Forest, Tree, Bagging URL
10. 비디오 Classification Logistic Regression URL
11. 비디오 Random Forest Random Forest, Tree, Bagging URL
12. 비디오 Boosting Gradient Boosting Machine, Boosting URL
13. 비디오 Kernel Method 1 Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model URL
14. 비디오 Kernel Method 2 Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model URL
15. 비디오 Kernel Method 3 Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model URL
비디오 Kernel Method 4 Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model URL
비디오 Kernel Method 5 Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model URL
비디오 Clsutering(Smart grid project) 1 Hierarchical Clustering, K-means Clustering, Nearest Neighorhood URL
비디오 Clsutering 2 Hierarchical Clustering, K-means Clustering, Nearest Neighorhood URL
비디오 Smart Grid Smart Grid URL
비디오 Deep Learning 1 Deep Learning, Convolutional Neural Network URL
비디오 Deep Learning 2 Deep Learning, Convolutional Neural Network URL

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