[과정소개]
· 평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, MAE, MSE, RMSE, MAPE, 결정계수, SST, SSR, SSE, 혼동행렬, ROC곡선, AUC, 분석모형진단, 과대적합, 과소적합, 교차검증, K-fold, LOOCV, LpOCV, 적합도 검정, 정규성 검정, 샤를로-윌크, K-S검정, Q-Q plot, Lasso, Ridge, 엘라스틱 넷, 드롭아웃, 경사하강법, 모멘텀, 오버슈팅, AdaGrad, RMSProp, Adam을 이해한다.

[학습목표]
· 평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, MAE, MSE, RMSE, MAPE, 결정계수, SST, SSR, SSE, 혼동행렬, ROC곡선, AUC, 분석모형진단, 과대적합, 과소적합, 교차검증, K-fold, LOOCV, LpOCV, 적합도 검정, 정규성 검정, 샤를로-윌크, K-S검정, Q-Q plot, Lasso, Ridge, 엘라스틱 넷, 드롭아웃, 경사하강법, 모멘텀, 오버슈팅, AdaGrad, RMSProp, Adam을 이해한다.

[교육대상]
· 빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들