• Machine(기계)과 Learning(학습)이 합쳐진 단어로 기계가 학습한다는 뜻의 머신러닝은
• 사람이 학습하듯 컴퓨터에 데이터를 주고 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻게되는 기술입니다.

 

• 과거의 패턴을 통해 미래를 파악하는 인공지능의 기술중 머신러닝에 대해 배워봅시다.

• 머신러닝 학습

• 새로운 기술, 머신러닝을 배워 경쟁력을 키우고 싶은 학습자
• 코딩을 배우고 싶지만 무엇부터 시작할지 모르는 학습자
• 머신러닝 기술을 활용하여 데이터에서 가치를 찾고 싶은 모든 분들
• IT 인재를 꿈꾸는 학습자 

• AI온북 코스

The! 인공지능 → 인공지능을 위한 파이썬 → 데이터 분석 입문 → 데이터 분석 활용 → 머신러닝 알고리즘 

 

순서대로 강의를 구성하였습니다.

현재 보고 있는 이 강의는 "5.머신러닝 알고리즘 " 으로,

세부 강의목차는 아래와 같습니다.

01.  머신러닝 알고리즘_머신러닝 개요
02.  머신러닝 알고리즘_K-NN(최근접 이웃법)
03.  머신러닝 알고리즘_의사결정 나무
04.  머신러닝 알고리즘_앙상블과 랜덤포레스트
05.  머신러닝 알고리즘_K-means 군집분석
06.  머신러닝 알고리즘_연관규칙분석
07.  머신러닝 알고리즘_신경망

항목	진도율	진행단계평가	최종평가	과제	총점
평가비율	100%	0%	0%	0%	100점
수료기준	10% 이상	0점 이상	0점 이상	0점 이상	10점 이상

· 교수명 석준희 · 약력 [학력] 한국과학기술원(KAIST) 전자전자공학부 학사 미국 스탠포드 대학 전기전자공학과 석사 미국 스탠포드 대학 전기전자공학과 박사   [경력] 現 고려대학교 전기전자공학부 조/부교수 (2014.03 ~   )

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