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Orange로 하는 노코드 AI 데이터 분석(4) 분류 머신러닝 분석

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과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

코딩 없는 AI 데이터 사이언스, Orange3!
분류 머신러닝 분석 모델 구축부터 적용까지 쉽고 빠르게
 
Orange3는 코딩 없이 드래그 앤드 드롭 기능으로 누구나 쉽게 데이터 분석을 할 수 있는 머신 러닝 도구이다. 분류 머신러닝 분석, 아직도 파이썬 밖에 모른다면 Orange3를 활용해보자.
 
본 과정을 통해
복잡한 프로그래밍의 벽을 허물고, 머신러닝 기반 데이터 분석을 자신 있게 수행할 수 있는 고급 데이터 사이언티스트로 거듭나 보자.

학습목표

    · Orange3을 활용하여 분류 머신러닝 모델을 구축할 수 있다.
    · 다양한 분류 모델의 활용과 평가 지표의 적용 방법을 설명할 수 있다.
    · 분류 머신러닝 모델 데이터 분석 과정의 유의점을 설명할 수 있다.

학습대상

    · 노코드 프로그램으로 분류 머신러닝 분석을 간단히 수행하고 싶은 직장인
    · 파이썬보다 더 간단한 고급 분석 도구 사용을 원하는 직장인
    · 데이터 분석 역량을 향상하여 업무 효율성을 향상하고자 하는 직장인

학습내용

학습방법

웹+모바일 병행학습

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

평가항목 점수비중 과락기준 유의사항
진도 16 차시 100 % 0 % 이상
총계 - 100% 60 점 이상 총점 평균 60 점 미만 시 수료 불가

학습목차

Orange로 하는 노코드 AI 데이터 분석(4) 분류 머신러닝 분석

제 01 단원 이진분류의 대명사, 로지스틱 회귀분석
  • 01. START
  • 02. 로지스틱 회귀분석
  • 03. 로지스틱 회귀분석 실습
  • 04. QUIZ
제 02 단원 Calibrated Learner(보정 학습자)
  • 01. START
  • 02. Calibrated Learner(보정 학습자)
  • 03. QUIZ
제 03 단원 분류 모델의 평가 지표1. 혼동 행렬
  • 01. START
  • 02. 분류 모델의 평가 지표, 혼동 행렬 이해
  • 03. 분류 모델의 평가 지표, 혼동 행렬 실습
  • 04. QUIZ
제 04 단원 분류 모델의 평가 지표2. ROC 곡선과 AUC
  • 01. START
  • 02. 분류 모델의 평가 지표, ROC 곡선과 AUC 이해
  • 03. 분류 모델의 평가 지표, ROC 곡선과 AUC 실습
  • 04. QUIZ
제 05 단원 ROC 분석으로 예측 확률 임계치 정하기
  • 01. START
  • 02. ROC 분석으로 예측 확률 임계치 정하기
  • 03. QUIZ
제 06 단원 분류 모델의 평가 지표 – Gain chart
  • 01. START
  • 02. 분류 모델의 평가 지표, Gain chart
  • 03. QUIZ
제 07 단원 초평면을 찾는 서포트 벡터 머신
  • 01. START
  • 02. 서포트 벡터 머신(SVM)
  • 03. 커널 트릭
  • 04. QUIZ
제 08 단원 최근접 이웃을 따라하는 KNN
  • 01. START
  • 02. 최근접 이웃을 따라하는 KNN
  • 03. QUIZ
제 09 단원 조건부 확률에 기반한 나이브 베이즈
  • 01. START
  • 02. 조건부 확률에 기반한 나이브 베이즈
  • 03. QUIZ
제 10 단원 Decision Tree(의사결정 나무 모형)
  • 01. START
  • 02. Decision Tree 의사결정 나무 모형
  • 03. QUIZ
제 11 단원 불순도와 정보 이득
  • 01. START
  • 02. 불순도와 정보 이득
  • 03. QUIZ
제 12 단원 무작위성을 높인 랜덤 포레스트
  • 01. START
  • 02. 무작위성을 높인 랜덤 포레스트
  • 03. QUIZ
제 13 단원 분류 모형의 분류와 Curve fit
  • 01. START
  • 02. 분류 모형의 분류와 Curve fit
  • 03. QUIZ
제 14 단원 앙상블 기법1. 배깅(Bagging)
  • 01. START
  • 02. 분석 모델의 중첩, 앙상블 기법
  • 03. 다수결로 결정하는 배깅(Bagging)
  • 04. QUIZ
제 15 단원 앙상블 기법2. 부스팅(Boosting)
  • 01. START
  • 02. 부스팅 – AdaBoost와 Gradient Boosting, XG Boost
  • 03. QUIZ
제 16 단원 앙상블 기법3. 스태킹(Stacking)
  • 01. START
  • 02. 여러 모델의 결과를 메타 분석하는 스태킹(stacking)
  • 03. QUIZ
수강후기
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