머신러닝의 주요 알고리즘의 기본 개념과 SAS Enterprise Miner를 이용해 구현하는 방법을 학습합니다.

• 기본 예측 모델 기법의 소개
• 변수 선택 기법
• 분류/판별/앙상블 기법(Supervised Learning)
• 차원 축소 기법(Unsupervised Learning)
• 딥러닝 기법

교육 대상

이 과정은 머신러닝에 관심 있는 모든 분들을 대상으로 합니다.

교육 형태	교육 기간
정규 교육:	2 일

이 과정의 선수 과정은 SAS Enterprise Miner: 예측 및 탐색 모델링 입문 입니다.

• 머신러닝의 개요

• SAS Enterprise Miner 환경 소개
• 예측 모델 주요 기법 소개
• 예측 모델의 비교 및 평가

• LARS/LASSO 개념 소개
• LARS/LASSO 수행 및 결과 해석

• Support Vector Machine(SVM) 개념 소개
• Support Vector에 의한 분류 방법 소개
• SVM 수행 및 결과 해석

• Gradient Boosting 개념 소개
• Gradient Boosting 수행 및 결과 해석
• Random Forest 개념 소개
• Random Forest 수행 및 결과 해석

• Principal Component Analysis(PCA) 개념 소개
• PCA 수행 및 결과 해석

• 딥러닝의 개념 소개
• Deep Neural Network(DNN) 모델 소개
• DNN 모델 수행 및 적용