머신러닝

Course Description

이번 과정에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용하여, 다양한 데이터를 활용한 모델을 만드는 과정에 대해서 배웁니다. 더 나아가 완성된 모델을 클라우드 컴퓨팅 환경에 실제로 배포하는 과정까지 포함합니다.

Prerequisites:

파이썬 기본

Learning Outcomes

학기말이 되면 여러분들은 다음과 같은 것들을 할 수 있게됩니다.

1. 데이터 수집 및 전처리
2. 모델 훈련 및 검증
3. 모델 배포

Schedule

Course Dates: 2021.05.22(토) – 2021.05.15(토) (10 weeks)

Class Times: 토요일 1-3교시(9시-12시)

Class	Date	Topic	Detail	Assignment	FAQ
1	5월 22일	환경설정	Lecture 1,Practice 1	Assignment 1
3	6월 5일	지도 학습-1	Lecture 1,Practice 2	Assignment 2
2	5월 29일	지도 학습-2
4	6월 12일	비지도 학습
5	6월 19일	데이터 표현과 특성공학
6	6월 26일	모델 평가와 성능향상
7	7월 2일	딥 러닝
8	7월 9일	이상탐지
9	7월 16일	시계열 분석
10	7월 23일	추천시스템

Assignment Schedule

Assignment	Date Assigned	Due Date	Tutorial	Solution	Point
Assignment 1	2021.05.22	2021.05.28	Video		20
Assignment 2	2021.05.29	2021.06.05			20

Class Assignments

매주 제출해야하는 크고 작은 과제

Evaluation

• 참여점수 (40%)
  • 출석 (40%)
    • 9시 30분 까지 - 출석
    • 10시 까지 - 지각
    • 10시 이후의 접속 - 결석
  • 슬랙을 활용한 참여도 (추가점수 최대 5%)
• 과제점수 (60%)

Tools

• Slack - 모든 커뮤니케이션은 슬랙을 통해서 해주세요! (특별한 경우에만 이메일로)
• Kahoot - 퀴즈때 사용할 서비스입니다.
• LearnUs - 성적 확인 및 공지