[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.4. 빅데이터 결과해석 - 1.분석 모형 평가 및 개선

과정 정보

교육기간	1개월	차시	12H - 초급
교강사	첨삭	정원	30,000명
교육비	50,000원	진도율	100%이상
환급비	우선지원기업 : 0원 대 기 업 : 0원 1000명 이상 : 0원
수료기준	(가중평균 60점이상)

강좌소개

평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, MAE, MSE, RMSE, MAPE, 결정계수, SST, SSR, SSE, 혼동행렬, ROC곡선, AUC, 분석모형진단, 과대적합, 과소적합, 교차검증, K-fold, LOOCV, LpOCV, 적합도 검정, 정규성 검정, 샤를로-윌크, K-S검정, Q-Q plot, Lasso, Ridge, 엘라스틱 넷, 드롭아웃, 경사하강법, 모멘텀, 오버슈팅, AdaGrad, RMSProp, Adam을 이해한다.

학습대상자

빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들

강좌목표

교강사 소개

첨삭
-- --

내용전문가 소개

신경진

학습목차

1 분석 모형 펑가(평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, 평가 방법, 회귀모형 평가 지표 4가지, MAE, MSE, RMSE, MAPE)
2 분석 모형 펑가(결정계수 개념, 특징, 수식, SST, SSR, SSE, 분류모형 평가 지표, 혼동행렬 개념, 분류모형 평가 지표 7가지)
3 분석 모형 펑가(ROC 곡선의 개념, 특징, AUC의 개념, 특징)
4 분석 모형 펑가(분석 모형 진단의 개념, 일반화 오류-과대적합, 학습 오류-과소적합, 교차검증 개념, 목적)
5 분석 모형 펑가(K-fold, 홀드 아웃, LOOCV, LpOCV, 부트스트랩 교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 6가지)
6 분석 모형 펑가(교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 개념 체크 문제 풀이)
7 분석 모형 펑가(적합도 검정 개념, 가정된 확률 검정-카이제곱 검정, 정규성 검정-샤피로-윌크, K-S검정, Q-Q plot)
8 분석 모형 개선(과대적합 방지, 데이터 증강, 모델의 복잡도 감소, 가중치 규제-라쏘, 릿지, 엘라스틱 넷, 드롭 아웃)
9 분석 모형 개선(매개변수 최적화의 개념, 손실함수, 경사하강법 개념, 종류-배치, 확률적, 미니배치 경사하강법)
10 분석 모형 개선(모멘텀 개념, 특징, 오버슈팅, 네스테로프 모멘텀, AdaGrad. RMSProp, Adam, 초매개변수 최적화 개념, 방법 4가지)
11 분석 모형 개선(분석 모형 융합의 개념, 특징, 방법, 최종 모형 선정 개념, 순서, 예상문제 풀이-1)
12 분석 모형 개선(예상문제 풀이-2)

연계과정