처음 배우 는 머신 러닝 경기도 지식 ( GSEEK ) - IT / 컴퓨터 활용 처음 배우 는 머신 러닝 : GSEEK - 경기도 온라인 평생 학습 서비스 * 컴퓨터 가 지식 을 습득 하 고 나아가 인간 의 지식 을 넘어선다는 ‘ 머신 러닝 ’. 이제 더 이상 상상 속 에서 만 의 일 이 아니 게 됐 습니다 . 이제 는 우리 모두 가 ‘ 머신 러닝 ‘ 과 마주 하 고 관련 지식 을 www . gseek . kr 머신 러닝 교안 . zip 1 . 23 MB 1 차시 [ 다 차원 분석 ] 피자 를 좋아하 는 사람 은 김치찌개 도 좋 아 할까 ? 2 차시 [ 의사 결정 나무 ] 어떤 사람 에게 무료 쿠폰 을 나눠 주 어야 할까 ? 3 차시 [ 군집 분석 ] 학업 성 취도 를 높이 기 위해 어떻게 class 를 나누 어야 할까 ? 4 차시 [ 인접 이웃 ] 어떤 사람 을 소개 시켜 줘야 소개팅 성공 률 을 높일 수 있 을까 ? 5 차시 [ 회귀분석 ] 공격 적 인 투자 , 보수 적 인 투자 의 기준 은 어떻게 알 수 있 을까 ? 6 차시 [ 신경망 ] 적성 검사 테스트 를 기반 으로 어떻게 특성 을 모델 링 할 수 있 을까 ? 7 차시 [ 시계열 분석 ] 김치 판매량 의 예측 모델 로 수요 를 예상 할 수 있 을까 ? 8 차시 [ 나이브 베이즈 ] 고객 의 속성 만 으로 좋 아 하 는 영화 취향 을 알 수 있 을까 ? 9 차시 [ 연관 탐사 기법 ] 건물 에 입주 해 있 는 상가 간 의 연관 성 을 도출 할 수 있 을까 ? 10 차시 [ 텍스트 마이닝 ] 고객 불만 사항 의 주기 적 인 패턴 과 상관 관계 를 알 수 있 을까 ? 11 차시 [ 소셜 네트워크 ] SNS 메시지 전송 개수 로 두 사람 사이 의 친 밀도 를 알 수 있 을까 ? 12 차시 [ 로지스틱 회귀분석 ] 박 대리 가 지각 할 확률 은 얼마나 될까 ? 13 차시 [ 규칙 기반 분류 ] 언제 어떤 과목 을 강의 해야 효과 가 가장 좋 을까 ? 14 차시 [ 서포트 벡터 머신 ] 고객 의 카드 씀씀이 를 보 고 경제 적 수준 을 예측 할 수 있 을까 ? 15 차시 [ 이상점 감지 ] 특이 장소 와 시간 대 에 카드 를 사용 할 때 도난 가능 성 여부 를 판단 할 수 있 을까 ? 16 차시 [ 모델 평가 ] 맞춤 양복 같 은 데이터 , 기성복 같 은 데이터 중 에 어떤 것 을 선택 해야 할까 ? 머신 러닝 교안 . zip 1 . 23 MB 출처 : www . gseek . kr / learn / learn . read ? SG _ CODE = 5 f 0 bf 985113 bb & SC _ SC 3 _ CODE = T 103 내 꺼 하 자 ! 머신 러닝 ! 어서 와 ~ 머신 러닝 은 처음 이 지 ? 양 지헌 ( 지은이 ) 숭실 대학교 물리 학과 를 졸업 하 고 국민대 학교 에서 석사 를 졸업 했으며 , 현재 데이터 사이언스 박사 과정 의 졸업 을 눈앞 에 두 고 있 다 . 다년간 개발자 를 거쳐 컨설턴트 로 일 을 하 면서 데이터 분석 이나 머신 러닝 을 담당 했 다 . 한 미헬 스케어 에서 AI 챗 봇 TFT 를 맡 았 으며 지금 은 한 일 네트 웍스 의 분석 파트 를 담당 하 고 있 다 . 주말 에 가끔 미래 의 데이터 과학자 들 을 가르치 기 도 하 였 다 . 『 딥다 딥 러닝 』 외 의 저서 로 『 어서 와 머신 러닝 은 처음 이 지 ? 』 가 있 다 . 목차 PART 01 . 변화 의 시작 01 . 거리 개념 과 MDS 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 해결책 을 위한 사고 실험 3 . 알고리즘 과 수학 적 정리 4 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 5 . 다시 한 번 정리 해 보 자 02 . Decision Tree ( 의사 결정 나무 ) 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 해결책 을 위한 사고 실험 3 . 알고리즘 과 수학 적 정리 4 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 5 . 다시 한 번 정리 해 보 자 03 . Clustering Analysis ( 군집 분석 ) 1 . 알고리즘 과 수학 적 정리 2 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 3 . 다시 한 번 정리 해 보 자 04 . k ? nearest neighbors 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 해결책 을 위한 사고 실험 3 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 4 . 다시 한 번 정리 해 보 자 05 . Regression 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 알고리즘 과 수학 적 정리 3 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 4 . 다시 한 번 정리 해 보 자 06 . Neural Network 1 . 기본 적 인 개념 2 . 다층 신경망 ( Multilayer Neural Network ) 3 . 알고리즘 과 수학 적 정리 4 . 생활 에서 만나 는 문제 5 . 다시 한 번 정리 해 보 자 07 . Time Series Analysis 1 . 생활 속 의 문제 2 . 본격 적 인 분석 작업 3 . 알고리즘 과 수학 적 정리 4 . 정리 하 면서 08 . naive Bayes 1 . 생활 속 의 문제 2 . 코딩 과 구체 적 인 구현 3 . 나머지 문제 09 . Association Analysis 1 . 생활 속 의 문제 2 . 알고리즘 3 . 코딩 과 구체 적 인 구현 4 . 시각화 ( Visualization ) 10 . Text Mining 1 . 간단 한 소개 2 . 생활 속 의 문제 3 . 다른 방법 을 써 보 자 PART 02 . 푸른 바다 로 여행 11 . Social Network Analysis 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . SNA 관련 이론 12 . Logistic Regression 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 알고리즘 과 수학 적 정리 3 . 코딩 과 구체 적 인 구현 4 . 끝내 는 말 13 . Rule Based Classification 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 알고리즘 과 수학 적 정리 3 . 코딩 과 구체 적 인 구현 4 . 마지막 정리 14 . Support Vector Machine 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 알고리즘 과 수학 적 정리 3 . 코딩 과 구체 적 인 구현 4 . 마지막 정리 15 . Finance Engineering 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 데이터 탐색 3 . 포트폴리오 최적화 모델 4 . 마지막 말 16 . Genetic Algorithm 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 알고리즘 과 원리 3 . 코딩 과 구체 적 인 구현 4 . 마지막 말 17 . Outlier Detection 1 . 생활 에서 만나 는 문제 2 . 코딩 과 구체 적 인 구현 3 . 마지막 말 18 . Model Evaluation 1 . Training / Test data 2 . Metric 3 . Cross Validation 4 . Class imbalance 19 . Ensemble Model 1 . 앙상블 모형 과 Random Forest 2 . Bagging 과 Boosting 3 . 마지막 말 PART 03 . 창공 의 도약 20 . SNA + Neural Network 1 . 생활 속 의 문제 2 . 코딩 과 알고리즘 구현 21 . PCA + Clustering 1 . 생활 속 의 문제 2 . 알고리즘 과 코딩 22 . Regression Tree 1 . 시작 하 기 23 . Monte Carlo Simulation 1 . 시작 하 기 2 . 생활 속 의 문제 3 . π 구하 기 4 . 간단 한 stock simulation 5 . 간단 한 SNA simulation 24 . Stochastic Process 1 . 시작 하 기 2 . 알고리즘 3 . 실제 문제 와 적용 25 . Feed Forward Neural Network 1 . 시작 하 기 2 . 필기 한 숫자 를 인식 하 기 3 . 알고리즘 과 수학 적 정리 4 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 5 . 다시 한 번 정리 해 보 자 26 . Convolutional Neural Network 1 . 시작 하 기 2 . Algorithm 과 구체 적 인 개념 3 . 수학 적 정리 4 . 또 다른 이야기 5 . 코딩 구현 과 구체 적 인 해결 방안 27 . Restricted Boltzmann machine 1 . 시작 하 기 2 . 알고리즘 과 수학 적 정리 27 장 의 Appendix 찾아보 기 출처 :