EZEN IT ACADEMY

과정소개

과정개요

• · 파이썬 언어를 통하여 텍스트 마이닝 기반 데이터 분석을 수행
• · 머신 러닝/빅데이터 분석을 위한 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 이용하여 선형 /로지스틱 회귀를 학습
• · 딥러닝의 기본 입문이라고 할 수 있는 신경망과 딥러닝을 학습
• · 차트, 워드 클라우드, 분석 결과 등을 만들어낼 수 있음.
• · 사용 툴인 이클립스와 아나콘다 학습

교육대상

• · 파이썬 기초 과정을 이수한 사람(집합형 자료 구조, 함수, 클래스 사용 능력 필수)
• · 기초적인 웹에 대한 개념을 이해하고 있는 사람

과정핵심

구글 검색, 음성인식, 번역 등 텍스트 기반의 데이터를 분석/정렬/가공하는 텐서플로우

모든 데이터의 가공능력을 통해 구글 Inception 모델을 이용한 텐서플로우 실무 구현

프로그래밍 구성도

직접 텐서플로우로 데이터를 구현하는 실무과정

텐서플로우(TensorFlow)는, C++ 언어로 작성되었으며 직관적이고 접근성이 뛰어난 파이선(Python) 인터페이스(API)를 제공합니다.
본 과정은, 텍스트 마이닝 기반의 핵심 알고리즘을 이해하고 데이터를 분석하여 직접 텐서플로우(TensorFlow)로 구현하는 실무 수업입니다.

텐서플로우 딥러닝 인공지능 개발 과정의 프로젝트형 포트폴리오

커리큘럼

• 텍스트마이닝
  
• 데이터분석
  
• 텐서플로우 입문
  
• 텐서플로우 활용
  

텐서플로우 딥러닝 인공지능 개발

구분	상세커리큘럼
텍스트 마이닝 기반 데이터 분석 방법 계획하기	BeautifulSoup 사용하기
	형태소 분석 라이브러리(KoNLPy)를 이용한 텍스트 파일 분석
	단어 출현 빈도 분석
	막대 그래프, 워드 클라우드
텍스트 변환하기	Word2Vec 분석 라이브러리 gensim 사용해보기
	단어 변환 및 모델 파일로 저장
	단어에 대한 유사도 분석
단어 사전 구축하기	모델 파일에 대한 유사 단어 추출하기
	유사도 그래프
텍스트 분류 결과 분석하기	조건부 확률, 베이즈 정리
	메일의 제목을 이용하여 스팸여부 판단 기능
정형 데이터 결합 분석 수행	sqlite를 사용한 집계 데이터 처리
선형 회귀	가장 훌룡한 예측선 구하기, 최소 제곱법
	경사 하강법으로 오차 수정하기
	학습율에 대한 이해, 다중 선형 회귀 다루기
로지스틱 회귀	로지스틱 회귀의 정의, 시그모이드 함수
	오차 공식(로그 함수)
신경망	퍼셉트론(가중치, 바이어스, 활성화 함수)
	XOR 문제, 다중 퍼셉트론
딥러닝 모델 설계하기	입력층, 은닉층, 출력층
	모델 컴파일하기, 모델 실행하기
데이터 다루기	딥러닝과 데이터, pandas를 이용한 데이터 조사
	데이터 가공하기, matplotlib를 이용한 그래프 표현(상관 관계)
다중 분류 문제 해결하기	상관도 그래프, one-hot 인코딩, 상관도 그래프, 소프트 맥스
과적합 피하기	과적합 이해하기, 학습용 셋과 테스트 셋의 분류
	모델의 저장과 재사용하기, K겹 교차 검증하기
베스트 모델 만들기	데이터의 확인과 실행, 모델 업데이트 하기, 그래프로 확인하기

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