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[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2)
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[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2)
1개월/10차시
65,000원 > 50,000원
과정소개
인공신경망, 오차 역전파, MNIST, 서포트 벡터 머신, 커널 트릭, 커널 함수, 연관성 분석, 지지도, 신뢰도, 향상도, 아프리오리, FP-Growth, 군집 분석, 계층, 비계층 기반, 군집 간 거리 계산, 계층적 군집 분석 방법, 비계층적 군집 분석, K-평균 군집분석, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램, 밀도 기반 분석, 자기 조직화 지도(SOM)을 이해한다.
학습대상
빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들
학습목표
인공신경망, 오차 역전파, MNIST, 서포트 벡터 머신, 커널 트릭, 커널 함수, 연관성 분석, 지지도, 신뢰도, 향상도, 아프리오리, FP-Growth, 군집 분석, 계층, 비계층 기반, 군집 간 거리 계산, 계층적 군집 분석 방법, 비계층적 군집 분석, K-평균 군집분석, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램, 밀도 기반 분석, 자기 조직화 지도(SOM)을 이해한다.
강사정보
교강사 소개
첨삭
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내용전문가 소개
신경진학습목차
| 회차 | 내용 |
| 1회차 | 분석 기법(인공신경망 학습, 순 전파, 오차 역전파, 학습 절차, 학습 사례, MNIST 데이터셋) |
| 2회차 | 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 정의, 목적, 특징, 구성요소, 하드 마진, 소프트 마진 SVM) |
| 3회차 | 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 적용 기준, 커널 트릭 개념, 커널 함수 종류 및 특징) |
| 4회차 | 분석 기법(연관성 분석 개념, 측정 지표-지지도, 신뢰도, 향상도, 알고리즘 - 아프리오리, FP-Growth) |
| 5회차 | 분석 기법(군집 분석의 정의, 특징, 유형, 계층 기반, 비계층 기반의 특성) |
| 6회차 | 분석 기법(군집 간의 거리 계산, 연속형 변수, 명목형 변수, 순서형 변수 거리 계산 종류, 수식, 설명) |
| 7회차 | 분석 기법(계층적 군집분석 개념 방법 5가지, 비계층적 군집분석-K-평균 군집분석 개념, 단점, 절차, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램) |
| 8회차 | 분석 기법(밀도 기반 군집 분석, 자기 조직화 지도(SOM) 개념, 분석 절차, 구성요소, 입력층, 경쟁층) |
| 9회차 | 분석 기법 예상 문제 풀이-1 |
| 10회차 | 분석 기법 예상 문제 풀이-2 |
교재/교구정보
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※ 보충학습자료 있음
수강후기
과목 평점
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자격증 소개
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시험일정
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시험정보
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