머신러닝 프로세스 Review
ㆍ 머신러닝 개요
ㆍ 머신러닝 절차 및 단계별 고려 사항
ㆍ 성능 고려사항
기본 알고리즘
ㆍ 선형회귀분석 로지스틱회귀 분석 Review
ㆍ KNN
ㆍ Decision Tree
비즈니스 관점에서의 평가
ㆍ 기술적 평가
ㆍ 비즈니스 기대가치 계산하기
과적합화Overfitting 문제 다루기
ㆍ 일반화와 과적합화
ㆍ 과적합화 검사
ㆍ 복잡도 제어
ㆍ 일반화 성능 : k - fold Cross Validation
앙상블
ㆍ Bagging 직접 구현하기
ㆍ Bagging 알고리즘 : Random Forest
ㆍ Boosting : Xgboost
ㆍ Stacking 직접 구현하기
추가 알고리즘
ㆍ SVM
ㆍ Neural Net
ㆍ Time Series Analysis(ARIMA)
ㆍ Text Mining
ㆍ Clustering : K-means DBSCAN