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강좌
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| 단원 | 강의명 | 시간 |
|---|---|---|
| 1강 | 머신러닝 매커니즘 이해 1 | 11분 |
| 2강 | 머신러닝 매커니즘 이해 2 | 23분 |
| 3강 | 대용량 데이터 핸들링 기법 | 12분 |
| 4강 | 여러 파일을 핸들링하는 방법 | 8분 |
| 5강 | 파일 용량에 따른 속도 비교 | 11분 |
| 6강 | 목적에 따른 column 일관화 | 21분 |
| 7강 | Data Preprocessing 1 | 18분 |
| 8강 | Data Preprocessing 2 | 20분 |
| 9강 | Data Preprocessing 3 | 12분 |
| 10강 | 관련있는 데이터 추가하기 1 | 16분 |
| 11강 | 관련있는 데이터 추가하기 2 | 22분 |
| 12강 | 관련있는 데이터 추가하기 3 | 10분 |
| 13강 | 파생변수 생성 | 17분 |
| 14강 | datetime handling | 8분 |
| 15강 | pandas profiling | 23분 |
| 16강 | Data Exploration | 10분 |
| 17강 | 이상치 탐지 - MAD 소개 | 7분 |
| 18강 | Scaling - robust | 12분 |
| 19강 | feature selection - MCR 접근법 | 12분 |
| 20강 | feature selection - PIMP 접근법 | 21분 |
| 21강 | Explainable AI 소개 | 6분 |
| 22강 | Explainable AI - PDP | 11분 |
| 23강 | Explainable AI - SHAP | 14분 |
| 24강 | Bagging 이해 1 | 10분 |
| 25강 | Bagging 이해 2 | 26분 |
| 26강 | 이상치 탐지 - MCOD 탐지법 | 11분 |
| 27강 | 생소한 데이터 소개 | 22분 |
| 28강 | Smart Factory 분야 이해 1 | 17분 |
| 29강 | Smart Factory 분야 이해 2 | 10분 |
| 30강 | 분석 방향성에 맞는 label 생성 1 | 14분 |
| 31강 | 분석 방향성에 맞는 label 생성 2 | 11분 |
| 32강 | 생소한 데이터의 feature selection | 10분 |
| 33강 | 성능이 좋은 알고리즘 소개 | 12분 |
| 34강 | 성능이 좋은 알고리즘 활용 | 12분 |
| 35강 | hyperparameter tuning 1 | 13분 |
| 36강 | hyperparameter tuning 2 | 21분 |
| 37강 | 추천 시스템 개론 | 13분 |
| 38강 | 영화 추천 시스템 구현 1 | 19분 |
| 39강 | 영화 추천 시스템 구현 2 | 20분 |
| 40강 | 도서 추천 시스템 구현 1 | 21분 |
| 41강 | 도서 추천 시스템 구현 2 | 26분 |
| 42강 | 쇼핑몰 추천 시스템 구현 1 | 13분 |
| 43강 | 쇼핑몰 추천 시스템 구현 2 | 11분 |
| 44강 | 쇼핑몰 추천 시스템 구현 3 | 14분 |
| 45강 | 쇼핑몰 추천 시스템 구현 4 | 15분 |
조영훈
다양한 국가기관에서 시스템 해킹, 메모리 포렌식 등의 강의를 진행한 프로그래밍 전문가로,
현재는 KG에듀원 아이티뱅크에서 컴퓨터 언어, 웹 보안 등의 강의를 진행하는 전임강사로 활동하고 있다.
프로필
- KG에듀원아이티뱅크 전임강사
- (前) 대검찰청, System Hacking, Memory Forensic, Malware Analysis 강사
- (前) 인천국제공항공사, Web Application Information Security 강사
저서
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