컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
생산공정에서 머신러닝 기반 불량예측사례
과정소개
학습에 있어서 의미가 없는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환시키는 차원축소의 필요성과 변수선택 기법에 대해서 학습하고, 선택된 변수들의 데이터를 활용하여 분류 알고리즘을 학습하는 과정입니다.
학습목표
변수선택의 필요성을 이해하고 변수선택 기법에 대해서 설명할 수 있다.
유형별 분석 방식에 따라 분석 및 시각화 모듈을 작성하고 분석결과를 활용 할 수 있다.
유형별 분석 방식에 따라 분석 및 시각화 모듈을 작성하고 분석결과를 활용 할 수 있다.
교육대상
기술 관련 직무에 종사하거나 관심이 있는 학습자
모든 기술사
모든 기술사
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 변수선택(Feature Selection) |
| 2차시 | 분류(Classification) |
