• 핸즈온 머신러닝

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    세미나 일시

    • 2018년 11월 12일 부터 매주 월요일 저녁 7시

    세미나 교재

    세미나 참가자

    • 대학원생: 임현교, 김주봉, 권도형, 최호빈, 황규영
    • 학부생:

    [1부. 머신러닝]

    1장. 한눈에 보는 머신러닝 (1/2) – 11월 12일, 최호빈 – 링크

    – 1.1 머신러닝이란?
    – 1.2 왜 머신러닝을 사용하는가?
    – 1.3 머신러닝 시스템의 종류
    머신러닝/딥러닝 플랫폼 구축

    1장. 한눈에 보는 머신러닝 (2/2) – 11월 12일, 황규영 – 링크

    – 1.4 머신러닝의 주요 도전 과제
    – 1.5 테스트와 검증
    – 1.6 연습문제

    2장. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (1/2) – 11월 19일, 최호빈 – 링크

    – 2.1 실제 데이터로 작업하기
    – 2.2 큰 그림 보기
    – 2.3 데이터 가져오기
    – 2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화
    – 2.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비

    2장. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (2/2) – 11월 19일, 황규영 – 링크

    – 2.6 모델 선택과 훈련
    – 2.7 모델 세부 튜닝
    – 2.8 론칭, 모니터링, 그리고 시스템 유지 보수
    – 2.9 직접 해보세요!
    – 2.10 연습문제

    3장. 분류 (1/2) – 12월 17일, 최호빈 – 링크

    – 3.1 MNIST
    – 3.2 이진 분류기 훈련
    – 3.3 성능 측정

    3장. 분류 (2/2) – 12월 17일, 황규영 – 링크

    – 3.4 다중 분류
    – 3.5 에러 분석
    – 3.6 다중 레이블 분류
    – 3.7 다중 출력 분류
    – 3.8 연습문제

    4장. 모델 훈련 (1/2) – 12월 26일, 황규영 – 링크

    – 4.1 선형 회귀
    – 4.2 경사 하강법
    – 4.3 다항 회귀

    4장. 모델 훈련 (2/2) – 1월 7일, 최호빈 – 링크

    – 4.4 학습 곡선
    – 4.5 규제가 있는 선형 모델
    – 4.6 로지스틱 회귀
    – 4.7 연습문제

    5장. 서포트 벡터 머신 – 링크

    – 5.1 선형 SVM 분류
    – 5.2 비선형 SVM 분류
    – 5.3 SVM 회귀
    – 5.4 SVM 이론
    – 5.5 연습문제

    6장. 결정 트리 – 1월 14일, 황규영 – 링크

    – 6.1 결정 트리 학습과 시각화
    – 6.2 예측하기
    – 6.3 클래스 확률 추정
    – 6.4 CART 훈련 알고리즘
    – 6.5 계산 복잡도
    – 6.6 지니 불순도 또는 엔트로피?
    – 6.7 규제 매개변수
    – 6.8 회귀
    – 6.9 불안정성
    – 6.10 연습문제

    7장. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 – 최호빈 – 링크

    – 7.1 투표 기반 분류기
    – 7.2 배깅과 페이스팅
    – 7.3 랜덤 패치와 랜덤 서브스페이스
    – 7.4 랜덤 포레스트
    – 7.5 부스팅
    – 7.6 스태킹
    – 7.7 연습문제

    8장. 차원 축소

    – 8.1 차원의 저주
    – 8.2 차원 축소를 위한 접근 방법
    – 8.3 PCA
    – 8.4 커널 PCA
    – 8.5 LLE
    – 8.6 다른 차원 축소 기법
    -8.7 연습문제

    2부. [신경망과 딥러닝]

    9장. 텐서플로 시작하기

    10장. 인공 신경망 소개

    11장. 심층 신경망 훈련

    12장. 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로

    13장. 합성곱 신경망

    14장. 순환 신경망

    15장. 오토인코더

    16장. 강화 학습

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