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강좌명 | 빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2) | ||
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담당강사 | 신경진 | 수강기간 | 30일 |
강의구성 | 총 10강좌 | 수강료 | 40,000원(VAT포함) |
강의형식 | 동영상 | 즐겨찾기 | |
증명서 | 미수강 | ||
참고사항 | 등록후 확인 가능합니다. |
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1 | 분석 기법(인공신경망 학습, 순 전파, 오차 역전파, 학습 절차, 학습 사례, MNIST 데이터셋).. | ||
2 | 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 정의, 목적, 특징, 구성요소, 하드 마진, 소프트 마진 SVM).. | ||
3 | 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 적용 기준, 커널 트릭 개념, 커널 함수 종류 및 특징).. | ||
4 | 분석 기법(연관성 분석 개념, 측정 지표-지지도, 신뢰도, 향상도, 알고리즘 - 아프리오리, FP-Growth).. | ||
5 | 분석 기법(군집 분석의 정의, 특징, 유형, 계층 기반, 비계층 기반의 특성).. | ||
6 | 분석 기법(군집 간의 거리 계산, 연속형 변수, 명목형 변수, 순서형 변수 거리 계산 종류, 수식, 설명).. | ||
7 | 분석 기법(계층적 군집분석 개념 방법 5가지, 비계층적 군집분석-K-평균 군집분석 개념, 단점, 절차, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램).. | ||
8 | 분석 기법(밀도 기반 군집 분석, 자기 조직화 지도(SOM) 개념, 분석 절차, 구성요소, 입력층, 경쟁층).. | ||
9 | 분석 기법 예상 문제 풀이-1.. | ||
10 | 분석 기법 예상 문제 풀이-2.. |