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Course Outline
소개
- 예측 AI 정의
- 예측 분석의 역사적 맥락과 진화
- 머신러닝과 데이터 마이닝의 기본 원리
데이터 수집 및 전처리
- 관련 데이터 수집
- 분석을 위한 데이터 정리 및 준비
- 데이터 유형 및 소스 이해
탐색적 Data Analysis (EDA)
- 통찰력을 위한 데이터 시각화
- 기술통계 및 데이터 요약
- 데이터의 패턴 및 관계 식별
통계 모델링
- 통계적 추론의 기초
- 회귀 분석
- 분류 모델
Machine Learning 예측 알고리즘
- 지도 학습 알고리즘 개요
- 의사결정 트리와 랜덤 포레스트
- 신경망 및 딥러닝 기초
모델 평가 및 선택
- 모델 정확도 및 성능 지표 이해
- 교차 검증 기술
- 과적합 및 모델 튜닝
예측 AI의 실제 적용
- 다양한 산업 분야의 사례 연구
- 예측 모델링의 윤리적 고려사항
- 예측 AI의 한계와 과제
실습 프로젝트
- 데이터 세트를 사용하여 예측 모델 만들기
- 모델을 적용하여 예측하기
- 결과 평가 및 해석
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기초통계에 대한 이해
- 모든 프로그래밍 언어 경험
- 데이터 처리 및 스프레드시트에 대한 지식
- AI 또는 데이터 과학에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다.
청중
- IT 전문가
- 데이터 분석가
- 기술 담당 직원
21 Hours