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새로운 강좌
 
D. 지도학습: 분류
분류를 통한 데이터 처리, 분석력, 시각화
수강 신청 기간이 아닙니다.
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  • 한국어
  • 6주
  • 1주/4시간
  • 수료증 발급

매치업(Match業)이란?

4차 산업 분야의 직무능력 향상을 희망하는 대학생, 구직자, 재직자 등을 위한
산업맞춤 단기직무인증과정입니다. 
매치업에서 운영되는 교육 프로그램의 이수자는 대표기업의 평가를 통해
관련 분야에 대한 직무능력을 인증 받을 수 있습니다.

 

D. 지도학습: 분류 (5주 + 평가)

1주차

분류에 대한 문제를 먼저 정의한다. 선형분류기의 가장 간단한 방법인 퍼셉트론의 알고리즘을 설명한다. 퍼셉트론 알고리즘을 파이썬으로 구현 해보면서 그 원리를 다시 이해한다. 끝으로 퍼셉트론이 인공신경망의 기본 요소가 되는 것을 언급한다. 

2주차

퍼셉트론의 한계를 극복하기 위한 방법으로 서포터벡터 머신을 설명한다. 거리(마진) 정보를 분류에 사용하고 이를 최적화의 관점에서 파이썬 코딩을 이용해 단계적으로 한계를 극복하는 과정속에서 서포터벡터머신을 설명한다. 커널의 개념을 소개하고 비선형분류를 코딩해본다.

3주차

마진 정보를 사용하는 서포터벡터머신과는 다르게 로지스틱 리그레션은 모든 데이터의 거리를 이용해서 분류를 한다. 로지스틱 함수의 확률적 관점을 소개하고, 파이썬으로 로지스틱 리그레션을 구현한다.

4주차

파이썬으로 로지스틱 리그레션을 구현한다. 이진분류기를 통해서 다중 분류기로 확장하는 방법과 커널을 이용한 비선형 로지스틱 리그레션을 다룬다.

5주차

머신러닝에서 대표적이면서도 간단한 k-최근접 이웃 알고리즘을 소개하고 파이썬으로 구현한다. 의사결정나무의 원리와 그 한계를 극복하기 위한 방법으로 랜덤포레스트를 소개한다. 파이썬에서는 SciKit-learn 모듈을 사용해서 예시를 제시한다.

강좌 목차

주차 주차
1 지도학습 퍼셉트론의 이해 및 활용 분류(Classification)
퍼셉트론(Perceptron) 소개
거리 의미에 대한 고찰
퍼셉트론 알고리즘
퍼셉트론 알고리즘 파이썬 코딩
Jupyter Notebook 실습 (1)
Quiz
강의 자료
2 지도학습 서포트벡터머신의 이해 및 활용 직선까지의 거리
서포트벡터머신 (1)
서포트벡터머신 (2)
서포트벡터머신 (3)
Jupyter Notebook 실습 (1)
Jupyter Notebook 실습 (2)
Quiz
강의 자료
3 지도학습 로지스틱 리그레션의 이해 및 활용(1) 모든 데이터의 거리 정보 이용
시그모이드 함수
로지스틱 리그레션의 이해 및 활용
비선형 로지스틱 리그레션
다중 분류기
Jupyter Notebook 실습 (1)
Quiz
강의 자료
4 지도학습 로지스틱 리그레션의 이해 및 활용(2) 로지스틱 리그레션의 예시 (1)
로지스틱 리그레션의 예시 (2)
강의 자료
5 지도학습 k-NN, 의사결정나무, 랜덤포레스트 및 나이브 베이지안의 이해 및 활용 k-NN Regression
k-NN Classification
Feature Test
Disorder와 Quality
의사결정나무와 랜덤포레스트
Jupyter Notebook 실습 (1)
Jupyter Notebook 실습 (2)
나이브 베이지안 분류기
나이브 베이지안의 활용
Quiz
강의 자료
6 평가 평가

교수자

이승철
POSTECH 기계공학과 교수

2017 대한기계학회, 신뢰성 젊은연구자상 

2016 울산과학기술원, 우수교육상

2013 ~ 2017 울산과학기술원

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