과목소개

개요

  • 다차원, 거대자료를 분석하기 위한 통계학 및 기계학습이론에 의한 여러가지 방법론을 배우게 된다.
  • 데이터마이닝은 CRM,인공지능, 패턴인식과 밀접한 관계가 있으며,
  • 본 강의에서는 감독학습 (회귀분석,로지스틱회귀,나무모형,SVM,앙상블모형,변수선택 및 모형선택)과 비감독학습 (군집분석, 연관규칙)을 이해하고,
  • 이를 이용하여 실제문제를 해결하는 능력을 갖춘다.

교재

  • 강의 노트

공지사항

강의 계획

주차 강의내용 과제/안내사항 과제제출기한
1 강의소개/R프로그래밍의 기초 복습 *2/3학년 때 배운 내용 복습할 것
2 분석데이터의 소개 이 강의에서 자신이 분석할 자료를 수집하고 분석 주제를 설정하시오 3/23수업시간전까지
3 감독학습/회귀분석
4 로지스틱회귀
5 의사결정나무모형
6 인공신경망모형
7 나이브베이즈/kNN/SVM/앙상블모형
8~9 중간 발표 추후공지
10 딥러닝기초
11 연관성분석
12 주성분분석
13 군집분석
14~15 최종과제 발표 추후공지

평가

중간보고서(20) 및 발표(5%) + 기말보고서(40) 및 발표(10%) + 토론참여(10%) + 출석(15%)