빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.4. 빅데이터 결과해석 - 1.분석 모형 평가 및 개선
| 담당강사 | 신경진 | 강의구성 | 총 12차시 |
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| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2024년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
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| 1 | 분석 모형 펑가(평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, 평가 방법, 회귀모형 평가 지표 4가지, MAE, MSE, RMSE, MAPE) [35:49] | |
| 2 | 분석 모형 펑가(결정계수 개념, 특징, 수식, SST, SSR, SSE, 분류모형 평가 지표, 혼동행렬 개념, 분류모형 평가 지표 7가지) [42:45] | |
| 3 | 분석 모형 펑가(ROC 곡선의 개념, 특징, AUC의 개념, 특징) [47:00] | |
| 4 | 분석 모형 펑가(분석 모형 진단의 개념, 일반화 오류-과대적합, 학습 오류-과소적합, 교차검증 개념, 목적) [34:58] | |
| 5 | 분석 모형 펑가(K-fold, 홀드 아웃, LOOCV, LpOCV, 부트스트랩 교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 6가지) [38:45] | |
| 6 | 분석 모형 펑가(교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 개념 체크 문제 풀이) [36:54] | |
| 7 | 분석 모형 펑가(적합도 검정 개념, 가정된 확률 검정-카이제곱 검정, 정규성 검정-샤피로-윌크, K-S검정, Q-Q plot) [41:25] | |
| 8 | 분석 모형 개선(과대적합 방지, 데이터 증강, 모델의 복잡도 감소, 가중치 규제-라쏘, 릿지, 엘라스틱 넷, 드롭 아웃) [41:59] | |
| 9 | 분석 모형 개선(매개변수 최적화의 개념, 손실함수, 경사하강법 개념, 종류-배치, 확률적, 미니배치 경사하강법) [38:40] | |
| 10 | 분석 모형 개선(모멘텀 개념, 특징, 오버슈팅, 네스테로프 모멘텀, AdaGrad. RMSProp, Adam, 초매개변수 최적화 개념, 방법 4가지) [46:23] | |
| 11 | 분석 모형 개선(분석 모형 융합의 개념, 특징, 방법, 최종 모형 선정 개념, 순서, 예상문제 풀이-1) [48:08] | |
| 12 | 분석 모형 개선(예상문제 풀이-2) [38:27] |
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