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AZURE classic을 활용한 머신러닝(데이터분석)0
1.강좌 소개
인공지능의 기초~!!!
머신러닝을 이해하기 좋은 데이터와 툴을 소개해드립니다.
AZURE classic studio를 활용해 정형, 비정형 데이터를 분석해봅니다.
간단한 조작을 통해 쉽게 머신러닝을 이용한 빅데이터 분석에 도전해보세요.
데이터 속 숨어 있는 의미를 발견하는 즐거움을 함께 하시기 바랍니다.
1. 인공지능 머신러닝이란?
1) 머신러닝의 의미와 기대효과
2) AZURE classic studio 소개
2. 지도학습 - 회귀분석
1) 회귀분석의 의미
2) 회귀모델 성능평가
3) 실습(중고차, 타이타닉 생존)
3. 지도학습(분류)&비지도학습(군집)
1) 분류분석의 의미와 회귀분석과의 관계
2) 분류분석 평가(혼동행렬)
3) 실습(당뇨병)
4) 군집분석과 K-means clustering
5) 실습(팽귄)
머신러닝을 이해하기 좋은 데이터와 툴을 소개해드립니다.
AZURE classic studio를 활용해 정형, 비정형 데이터를 분석해봅니다.
간단한 조작을 통해 쉽게 머신러닝을 이용한 빅데이터 분석에 도전해보세요.
데이터 속 숨어 있는 의미를 발견하는 즐거움을 함께 하시기 바랍니다.
1. 인공지능 머신러닝이란?
1) 머신러닝의 의미와 기대효과
2) AZURE classic studio 소개
2. 지도학습 - 회귀분석
1) 회귀분석의 의미
2) 회귀모델 성능평가
3) 실습(중고차, 타이타닉 생존)
3. 지도학습(분류)&비지도학습(군집)
1) 분류분석의 의미와 회귀분석과의 관계
2) 분류분석 평가(혼동행렬)
3) 실습(당뇨병)
4) 군집분석과 K-means clustering
5) 실습(팽귄)
2.강좌 목표
<인지적 측면>
1) 머신러닝을 통해 인공지능을 이해한다.
<행동적 측면>
2) 지도학습과 비지도학습의 차이를 구분하고 데이터에 맞는 머신러닝을 적용할 수 있다.
3) 중고차와 타이타닉 생존 데이터를 회귀분석을 통해 분석하고 의미를 해석할 수 있다.
4) 당뇨병 데이터를 분류분석으로 분석하고 의미를 해석할 수 있다.
5) 팽귄 데이터를 군집분석하여 답이 없는 데이터 분석의 특징을 이해할 수 있다.
<정의적 측면>
6) 머신러닝의 이해를 바탕으로 빅데이터 분석에 대한 자신감을 가진다.
1) 머신러닝을 통해 인공지능을 이해한다.
<행동적 측면>
2) 지도학습과 비지도학습의 차이를 구분하고 데이터에 맞는 머신러닝을 적용할 수 있다.
3) 중고차와 타이타닉 생존 데이터를 회귀분석을 통해 분석하고 의미를 해석할 수 있다.
4) 당뇨병 데이터를 분류분석으로 분석하고 의미를 해석할 수 있다.
5) 팽귄 데이터를 군집분석하여 답이 없는 데이터 분석의 특징을 이해할 수 있다.
<정의적 측면>
6) 머신러닝의 이해를 바탕으로 빅데이터 분석에 대한 자신감을 가진다.
학습 목차
| 차시 | 차시명 | 차시 내용 |
|---|---|---|
| 1 차시 (2024-05-19 19:00 ~ 2024-05-19 19:50) | 인공지능 머신러닝과 AZURE classic studio 돌아보기 | <1차시> 1. 인공지능 머신러닝이란? 1) 머신러닝의 의미와 기대효과 2) AZURE classic studio 소개 |
| 2 차시 (2024-05-19 20:00 ~ 2024-05-19 20:50) | 인공지능 머신러닝- 지도학습(회귀분석)의 이해 | <2차시> 2. 지도학습 - 회귀분석 1) 회귀분석의 의미 2) 회귀모델 성능평가 3) 실습(중고차, 타이타닉 생존) |
| 3 차시 (2024-05-19 21:00 ~ 2024-05-19 21:50) | 인공지능 머신러닝- 지도학습(분류분석), 비지도학습(군집분석)의 이해 | <3차시> 3. 지도학습(분류)＆비지도학습(군집) 1) 분류분석의 의미와 회귀분석과의 관계 2) 분류분석 평가(혼동행렬) 3) 실습(당뇨병) 4) 군집분석과 K-means clustering 5) 실습(팽귄) |
지식샘
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김형수
송림고등학교
