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- 주제분류
- 공학 >전기ㆍ전자 >전기전자공학
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- 강의학기
- 2018년 1학기
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- 조회수
- 11,919
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- 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.
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Applications of Machine Learning
차시별 강의
| 1. | |
Applications of Machine Learning | Identifying song, images, foercasting, classificationm detection, crime investigationm Insurance detection |  |
| 2. | |
Regression 1 | Least Square, Maximum | |
| 3. | |
Regression 2 | Least Square, Maximum | |
| 4. | |
Regression 3 | Likelihood, Ordinary Regression | |
| 5. | |
Regulaization 4 | Ridge and Lasso Regression | |
| 6. | |
Regulaization 5 | Ridge and Lasso Regression | |
| 7. | |
Load Forecasting | |
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| 8. | |
Random Forest 1 | Random Forest | |
| 9. | |
Random Forest 2 | Random Forest, Tree, Bagging | |
| 10. | |
Classification | Logistic Regression | |
| 11. | |
Random Forest | Random Forest, Tree, Bagging | |
| 12. | |
Boosting | Gradient Boosting Machine, Boosting | |
| 13. | |
Kernel Method 1 | Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model | |
| 14. | |
Kernel Method 2 | Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model | |
| 15. | |
Kernel Method 3 | Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model | |
|
Kernel Method 4 | Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model | |
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Kernel Method 5 | Support vector machine, Kernel Density Estimation, Nadaraya-Watson Model | |
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Clsutering(Smart grid project) 1 | Hierarchical Clustering, K-means Clustering, Nearest Neighorhood | |
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Clsutering 2 | Hierarchical Clustering, K-means Clustering, Nearest Neighorhood | |
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Smart Grid | Smart Grid | |
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Deep Learning 1 | Deep Learning, Convolutional Neural Network | |
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Deep Learning 2 | Deep Learning, Convolutional Neural Network | |
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