머신러닝 교육 시리즈 2

머신러닝 교육 시리즈 2

교육 기간2일 (12시간)

교육 대상머신러닝에 관심 있는 모든 분들을 대상으로 합니다.

교육 목표주요 머신러닝 알고리즘을 이해하고 SAS E-Miner를 활용한 머신러닝 기법 적용 결과를 올바르게 해석할 수 있도록 합니다.

과정 소개최근 많이 활용되고 있는 머신러닝 알고리즘 중 K-Nearest Neighbors(KNN), Random Forest, Gradient Boosting을 소개하고 각 알고리즘을 SAS Enterprise Miner로 실습해 보는 과정입니다.

선수 지식이 과정의 추천 선수 과정은 "SAS Data Mining 입문: 예측 및 탐색 모델링"입니다.

교육 내용

주제	교육 내용
머신러닝의 개요	- 머신러닝의 개념 및 주요 알고리즘의 소개 - 머신러닝 적용 사례 소개
K Nearest Neighbors(KNN) 개념 및 활용	- 비모수적인 방법에 의한 회귀 및 분류 기법인 KNN 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 KNN 적용 실습
Random Forest 개념 및 활용	- 다량의 의사결정나무를 이용한 Random Forest 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 Random Forest 적용 실습
Gradient Boosting 개념 및 활용	- Ensemble에 의해 예측 성능을 높일 수 있는 Gradient Boosting 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 Gradient Boosting 적용 실습

사용 소프트웨어SAS^® Enterprise Miner