유전알고리즘

  • 커리어 점프를 원하는
    직장인 필수 강의

    경영진이 원하는 인사이트를
    도출하는 8가지 훈련

  • 단기간에
    데이터 사이언티스트 되는 법

    최적화 설계 디자인에 필요한
    유전 알고리즘 완전 독파

  • 삼성, 실리콘밸리 10년차 머신러닝 엔지니어의 노하우

    현업에서 이용할 수 있는
    머신러닝 모델 구현 실습

! 주의사항 !
해당 강의는 [유전 알고리즘을 활용한 머신러닝 입력 최적화 및 대안 제안 메소드] 와 동일한 강의입니다.

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삼성전자부터 보스턴, 실리콘밸리까지 섭렵한 머신러닝 엔지니어 김성제박사
그가 말하는 기업의 마음을 사로잡는 가장 확실한 기술

강의 적성 CheckList

'하나'라도 해당된다면, 이 강의를 들어야 합니다!

🤔 경쟁력 있는 데이터 사이언티스트로 도약하길 원해요

🔍 회귀 기법으로 데이터를 많이 다루고 예측 작업을 많이 하는 편입니다

📊 유통, 금융, 제조, 공공, 엔터테인먼트 분야 등에서 근무하는 분석가예요

🏢 데이터분석 및 머신러닝 분야로 취업 혹은 이직하고 싶어요

이 강의 하나면, 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다.


  • 실무에서 유용하게 활용할 수 있는 유전 알고리즘의 기본 이론 및 원리를 이해


  • 상사와 경영진이 반할 만큼 향상된 예측 모델을 만들 수 있는 대안 제시 가능


  • 머신러닝 모델과 결합하여 추론 결과를 해석하고,최적화된 인풋 조건 제안 가능


  • 다양한 산업 전반에 활용되는'머신러닝 인풋 최적화'스킬을 통해 광범위한최적화 문제 해결 능력 겸비

  • 실제 현업의 문제 해결을 위해 직접 머신러닝 모델을 구현하고,
    최적의 조건으로 솔루션을 제안해 봅니다.

현) 실리콘밸리 Applied Materials 반도체 머신러닝 책임연구원
전) 실리콘밸리 Wipro Technologies 머신러닝 아키텍트
전) 보스턴 Iterative Scopes 머신러닝 엔지니어
전) 삼성전자 머신러닝 엔지니어
한양대학교 공학박사

“산업현장에서, 성능 및 수율을 1%를 향상시키는 것이 아주 큰 변화를 가져 온다는 것을
잘 아실 것입니다. 그 소중한 1%, 유전알고리즘을 적용하면 쉽게 달성 가능합니다.”

“초보 데이터 사이언티스트는 예측 모델링을 주로 하고, 중간급 이상이 되면 의사결정 위주의 일을 하게 됩니다.
기존의 머신러닝 수업들이 '예측 모델링'을 주로 강의 했다면,
이 수업은 "데이터를 기반" 으로 "인사이트"를 얻어 "의사 결정"을 할 임원진에게
"인풋을 이렇게 바꾸셔야 합니다" 라고 "대안"을 제시할 수 있는 기법을 배우는 강의입니다.”

“이 강의는 산업체 인공지능 적용 사례를 기반으로 구성했어요. 개발기간 단축을 위해
정확도가 높은 머신러닝 모델을 개발하고, 입력 최적화를 위해 유전 알고리즘을 사용하면
엔지니어가 원하는 목표 도달을 위한 최적의 인자 조합을 도출할 수 있습니다.
현장에서는 이를 ‘최적안 설계’라고 부르며, 강화학습을 사용하지 않고도 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다.”

단 한번의 결제, 영원한 소장
데이터 사이언티스트에 한발짝 다가서기

Part 1
어서와, 유전 알고리즘은 처음이지?

・머신러닝 엔지니어 김성제박사 소개
・강의 개요
・머신러닝 인풋 최적화란 이런 것
・한국과 미국 실리콘밸리 제조업 AI에서 인풋 최적화 적용 사례

Part 2
예측 모델을 직접 구현해봅시다.

・예측 모델을 직접 구현해 봅시다
・전/후방 우선 특성 소거법을 통한 특성 최적화
・선형 모델, RandomForest, XGBoost 및 Neural Network 디자인 노하우
・정확도 향상을 위한 모델 앙상블 전략
・머신러닝 대회 우승 모델 (winning solution) 분석하고 뜯어보기
・여기가 한계인가? 실리콘밸리 접근법 - 정확도 1% 더 올리기

Part 3
머신러닝 인풋 최적화를 위한 추론 입력값 탐색 전략

・순차 (grid search) 및 임의 탐색법 (randomized search)
・탐색공간이 매우 크면? 유전 알고리즘 - 최적화란
・탐색공간이 매우 크면? 유전 알고리즘 - 유전 알고리즘이란
・유전 알고리즘 - 직관적 접근
・유전 알고리즘 연산 5단계
・유전 알고리즘 솔루션
・유전 알고리즘과 예측 모델과의 결합
・Dropout 및 Ensemble을 활용한 예측 신뢰구간 추정

Part 4
인플루언서 YouTuber 되기

・Task : 대한민국에서 Music 카테고리 유투브 채널을 만드려고 한다. 내 영상을 인기 동영상으로 만들기 위한 최적의 조건을 만들 전략은?
・좋아요 수, 댓글 수, 제목의 길이, 카테고리 등으로 조회수 예측 모델 구현
・Feature 간 의존성, 중요성 파악하기
・인기 동영상이 되기 위한 최적 조건을 찾아 설계
・결론 도출 및 전략제시

Part 5
최적의 학습 결과를 만들기 위한 최소의 노력 찾기

・Task: 최종 석차 상위 5%이내에 들기 위한 최소 공부시간과 요구 조건 찾기
・과거 학습 방법 및 시간 투여에 대한 분석
・학교 선택 이유, 성별, 부모의 교육 수준, 여행 및 공부시간, 인터넷 사용 등의 조건으로 최종성적 예측 모델 구현
・중간, 기말 모두 상위 5% 이내에 들기 위한 최소 조건 설계
・결론 도출 및 학습 시간 및 방법 조합 제시

Part 6
나도 이제 AI Analyst

・Task: 향후 6개월간 코스피 지수 대비 10% 이상 상승할 가능성이 높은 종목 제시
・자체수집 데이터(KOSPI)
- 주가 관련 features vs 수익률 한국 종합주가지수 및 개별 주가 데이터를 활용하여 거래량, 주가수익비율, 자산 회전율, 주가지수 연계 시장 강도 등을 바탕으로 최근 6개월 수익률 예측 모델 구현
・향후 6개월간 코스피 지수 대비 10% 이상 오를 주식의 조건 설계
・추정 조건을 만족하는 종목 발굴 및 제시

잠깐!

학습을 위한
준비물
- Python 기초 수준
- scikit-learn 사용 경험
- TensorFlow 2 기초 수준
- Jupyter Notebook 또는 Google Colab 활용 기초

* 본 강의는 Python, scikit-learn, TensorFlow 등에 대한 기초 지식을 다루지 않습니다.

학습을 위한
사전 지식

- Python 기초 수준
- scikit-learn 사용 경험
- TensorFlow 2 기초 수준
- Jupyter Notebook 또는 Google Colab 활용 기초

* 수업은 mac으로 진행되지만, Windows 및 linux 사용자도 수강할 수 있습니다.
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  • 머신러닝 최적화를 위한 Genetic Algorithm

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