강좌안내
GREETING강좌안내
- 강좌기간 :
2024년 01월 02일 부터 2024년 01월 12일 까지
- 강좌일정 :
(월~금) 9:30~12:50(총 30시간)
- 강좌구분 :
정기강좌
- 강사명 :
외부 강사 강의계획서 보기
- 프로필 :
- 수강인원 :
최대 30명
- 강의실 :
N5 2269호 & 온라인
- 교재 :
강사의 강의자료
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결제 예정금액470,000₩
상세정보
ㅇ 학습목표 : 머신러닝에서 많이 사용되는 위한 통계학에 대한 단단한 이해ㅇ 강의내용
1. Python 기초
- numpy의 이해
2. 확률
- 경우의 수 구하기
- 베이지안 법칙과 확률
3. 다양한 확률 분포와 기대값
- 이산 확률, 연속 확률 분포, 통계량, 기대값
4. 선형대수학
- 내적을 기초로한 선형대수
5. 회귀이론
- 선형회귀모델의 이해
6. LASSO, RIDGE
- numpy의 이해
2. 확률
- 경우의 수 구하기
- 베이지안 법칙과 확률
3. 다양한 확률 분포와 기대값
- 이산 확률, 연속 확률 분포, 통계량, 기대값
4. 선형대수학
- 내적을 기초로한 선형대수
5. 회귀이론
- 선형회귀모델의 이해
6. LASSO, RIDGE
- 과적합을 방지하는 기법
7. 머신러닝의 회귀모델
7. 머신러닝의 회귀모델
- SGD의 이해
8. 분류이론
8. 분류이론
- 로지스틱 회귀모델의 이해
9. 머신러닝의 분류모델
9. 머신러닝의 분류모델
- 다양한 최적화 기법