FEATURES
머신러닝과 AI를 배우기 위한 가장 쉽고 빠른 길
OVERVIEW
교육 대상자 | 인공지능과 같은 기술적 수요에 대응하기 위해 본인의 업무에 머신러닝을 적용하여 성과를 창출하고 싶은 현업부서 담당자들 (여신, 심사, 채권, 마케팅 등) 전통적인 통계모형에 대한 한계 및 모형 고도화를 위한 머신러닝 적용을 고민하는 기술 전문부서 담당자들 (모형개발, 리스크관리, 전략기획 등) * 본 수업은 재직자를 대상으로 진행합니다. |
교육 일정 | 매월 4째 주 목요일 (자세한 교육일자는 신청서 작성시 확인가능) |
교육 시간 | 1:00 PM ~ 6:00 PM (교육세션 이후 네트워킹 타임이 포함되어 있습니다.) |
준비물 | 개인 노트북, 필기구 |
강사 | 아일리스 소속 사이언티스트 |
교육 장소 | 서울시 중구 청계천로 100 시그니쳐 타워 서관 3층 |
수강료 | 무료 |
HOW IT WORKS
ML BASIC & ADVANCED
머신러닝 기본개념부터 알고리즘 심화까지 차근차근 사이언티스트가 전하는 머신러닝 실전 노하우
MODELING & PROJECT
No Coding! Only DAVinCI LABS 내 손으로 직접 머신러닝 모형을 개발하세요.
REPORT & CERTIFICATES
실전같은 머신러닝 프로젝트 교육 이수 후 보고서와 수료증을 드립니다.
NETWORK SESSION
교육에 참여하신 실무자분들과 함께 네트워킹 타임 .
PROGRAM
1 Day . 5 hours . Project
Session 1.
Basic Concept of the Machine Learning
A. What's the Machine Learning? | 머신러닝과 프로그래밍 그리고 전통적인 통계 분석 방법론과의 차이를 비교해봄으로써 머신러닝의 기본 개념에 대해 이해할 수 있습니다. 또한 모델링의 기본 개념과 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 조건들을 숙지하여 이후에 배울 내용의 필요성을 인지합니다. Basic Concept of Machine Learning
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B. WorkFlow | 머신러닝 WorkFlow 를 A to Z 까지 하나하나 짚어 나가면서 머신러닝 사이언티스트가 하는 업무와 범위에 대해 이해할 수 있습니다. 정형데이터/비정형데이터, 지도학습/비지도학습, 데이터 클렌징 방법, 이상치 분석 및 결측치 처리, 불균형 데이터 처리 등 데이터 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공, 핸들링하는 데이터 전처리 과정에 대해 이해할 수 있습니다. Introduction
Data Collection & Preparation
Preprocessing
Modeling & Evaluation
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Session 2.
Algorithms & Evaluation of Models
A. Algorithms | Ridge Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Network, Support Vector Machine, Ensemble Method 등 DAVinCI LABS 에 탑재된 다양한 머신러닝 알고리즘에 대해 이해하고 활용할 수 있습니다. What is the Algorithm?
Algorithms in DAVinCI LABS
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B. Evaluation of Models | 머신러닝 모형의 객관적인 성능 측정을 위한 Data Split 방법, 불균형 데이터 처리, 교차검증에 대해 이해할 수 있습니다. 모델 성능을 나타내는 여러가지 지표에 대해 이해할 수 있습니다. Data Split
모델 성능 평가지표
모델 성능 등급차트
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C. Tips for real-world problems | 머신러닝 프로젝트를 통해 자주 겪게 되는 문제들과 어려움을 함께 공유하고, 이를 해결하기 위한 데일리인텔리전스 머신러닝 사이언티스트만의 노하우와 방법론을 전달합니다. Small Dataset Problem Imbalanced Dataset Problem |
Session 3.
Machine Learning Projects with DAVinCI LABS
A. Practical Application of Machine Learning System | 다양한 미니 데이터셋을 이용하여 Regression model (회귀문제), Classification model (분류문제) 등에 대해 머신러닝 모형을 개발합니다. 내 손으로 직접 머신러닝 모형을 구현함으로써 본격적인 캡스톤 프로젝트를 위한 준비를 합니다. Topic 1: Predict house price Topic 2: Predict survival on the Titanic |
B. Capstone Project: Credit Scoring System with Lending Club Data | 미국 샌프란시스코에 기반을 둔 P2P 대출 스타트업인 Lending Club의 실제 데이터를 바탕으로 캡스톤 프로젝트를 진행합니다. 이를 통해 금융권 비즈니스에서 실질적인 가치와 수익을 창출하고, 현업에 바로 적용 가능한 머신러닝 기반의 CSS(신용평가) 모형을 개발할 수 있습니다. |
INSTRUCTOR
강사 소개
아일리스에서 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘 최적화를 담당하고 있습니다. 고려대학교에서 경영정보학을 전공하였습니다. 아일리스 팀 합류 후 다수의 금융사에서 성공적으로 프로젝트를 진행하였습니다.
아일리스에서 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘 최적화를 담당하고 있습니다. 고려대학교에서 경영정보학을 전공하였습니다. 아일리스 팀 합류 후 다수의 금융사에서 성공적으로 프로젝트를 진행하였습니다.
아일리스에서 머신 러닝 알고리즘 외 관련 시스템 개발 및 효율적인 구축을 담당하고 있는 Yury Tsoy 수석 엔지니어는 Tomsk Polytechnic University 에서 컴퓨터공학 박사 학위를 받았으며, 인공 신경망을 활용한 디지털 이미지 관련 어플리케이션에 사용되는 진화적인 알고리즘 개발을 전문적으로 다루었습니다. 이후 동 대학에서 조교수직을 역임하며 적응 학습 알고리즘 및 새로운 데이터 분석 기법들의 관한 연구를 진행했습니다.
FAQ
자주 묻는 질문들
CONTACT
SEOUL OFFICE
주소 | 서울시 중구 청계천로 100 시그니쳐 타워 서관 3층 |
교육 일정 | 매월 4째 주 목요일 (자세한 교육일자는 신청서 작성시 확인가능) |
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