머신러닝 교육 시리즈 3
머신러닝 교육 시리즈 3
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 사용되고 있는 머신러닝 알고리즘 중 PCA, ICA, Clustering, DNN(Autoencoder) 등을 소개하고 각 알고리즘을 SAS Enterprise Miner로 실습해 보는 과정입니다.
선수 지식이 과정의 추천 선수 과정은 "SAS Data Mining 입문: 예측 및 탐색 모델링"입니다.
| 주제 | 교육 내용 |
| 머신러닝의 개요 | - 머신러닝의 개념 및 주요 알고리즘의 소개 - 머신러닝 적용 사례 소개 |
| PCA/ICA 개념 및 활용 | - 차원 축소를 위한 PCA/ICA 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 PCA/ICA 적용 실습 |
| Clustering 개념 및 활용 | - 유사한 데이터/객체 간 그룹화를 위한 Clustering 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 Clustering 적용 실습 |
| DNN (Autoencoder) 개념 및 활용 | - 효율적인 코드(Latent Variable) 생성을 위한 DNN 알고리즘 소개 - SAS E-Miner를 이용한 DNN 적용 실습 |
사용 소프트웨어SAS® Enterprise Miner