머신러닝알고리즘의이해
- 한양대학교
- 조문기
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2021년 2학기
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- 조회수
- 20,395
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- 평점
- 5/5.0 (1)
- 강의계획서
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본 교과목에서는 머신러닝 기초 이론부터 다양한 알고리즘을 학습한다. 그리고 복잡한 프로그래밍은 최소화하고 넘파이, 판다스, 시본, 케라스, 사이킷런 등 파이썬 라이브러리를 활용하여 코랩에서 분류와 회귀에 대한 실습 교육을 진행하여 머신러닝 학습에 대한 이해를 높인다.
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인공지능,머신러닝,딥러닝
차시별 강의
| 1. | |
인공지능,머신러닝,딥러닝 | 인공지능,머신러닝,딥러닝 개념 및 사례 |  |
| 2. | |
지능형 자가 학습 | 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념 및 사례 | |
| 3. | |
코랩 개발환경 구축 | 개발환경 종류 및 개발환경 설정 | |
| 4. | |
머신러닝 지도학습 알고리즘I | 지도학습 알고리즘 기초 이론 | |
| 5. | |
머신러닝 지도학습 알고리즘II | 지도학습 알고리즘 종류 | |
| 6. | |
K-최접근 이웃 알고리즘 분류 | 생선 분류 머신러닝 | |
| 7. | |
K-최접근 이웃 알고리즘 분류 데이터 전처리 | 훈련 세트와 테스트 세트, 데이터 전처리 | |
| 8. | |
K-최접근 이웃 알고리즘 회귀 | 생선 무게 예측 머신러닝 | |
| 9. | |
회귀 알고리즘-선형회귀 | KNN 회귀 모델 문제를 해결하기 위한 선형 회귀 | |
| 10. | |
다중회귀 | 2개 이상의 특징을 사용한 머신러닝 | |
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