데이터 사이언스 모델링 (5월)

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일시: 5월 28일 ~ 5월 31일 (저녁 7시 ~ 저녁 10시, 4회 강의) – 수강료는 VAT 포함입니다.

내용: 데이터 사이언스를 활용한 모델링 사례를 공유합니다.

 

 

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설명

업데이트 중 – 자세한 내용은 4월 27일에 공개됩니다.

 

간단 소개:

머신러닝에 대한 심도깊은 지식을 습득한 수강자들을 대상으로 한 모델링 강좌입니다. 현업에서 활용되고 있는 모델과 관련된 논문을 리뷰하고, 어떤 문제점을 어떻게 극복하면서 활용하고 있는지를 깊이있게 살펴보는데 초점을 맞추고 있습니다. 시중에 나와있는 대다수의 수준 미달 머신러닝 강좌 수준의 지식만 갖고 계신 분, 코딩 경력으로 비벼볼 수 있다고 착각하시는 분들의 수강을 제한하고 있습니다.

다수 수강생을 대상으로 한 강의가 아닌만큼, 연 2~3회 정도의 기획성 강의로 운영할 계획입니다.

 

진행 방식:

학술 세미나 논문 발표 및 Critic 세션과 유사하게 진행할 예정입니다.

 

논문 예시:

Simple and scalable response prediction for Display Advertising

 

주제 예시:

Criteo의 Re-targeting 모델을 비롯한 Targeting 엔진의 작동 방식 (위의 논문 참조, 논문 리뷰 포스팅)

AlphaGo Zero의 강화학습 모델 – Bellman equation을 셋팅, 수학적으로 해결하는 부분, 시뮬레이션으로 해결하는 부분

Fraud click detection 모델 – Kalman filtering을 비롯한 데이터 필터링 작업, 필터된 데이터에서 anomaly detection 시도하는 부분

 

활용 언어:

한국어, Python*  (R은 RPy 모듈로만 활용, 수요가 있을 시 영어 or 일본어로 강의 가능)

* R로 진행하는 데이터 사이언스 메인 강좌와 마찬가지로 Python 코드 모두 제공

* Python 코딩에 대한 사전 지식 (거의) 불필요 – 코드는 언어, 코딩은 기술일 뿐, 지식은 아님 –

 

수강 필수 조건:

데이터 사이언스 메인 강좌 기 수강자

* 예외를 요구하시는 분은 기 수강자와 유사한 수준의 지식을 보유하고 있음을 증명해주셔야 합니다. (ex. 관련 전공 박사 학위 및 논문 – 박사 학위자들 대상으로 한 강의에 비춰봤을 때, 학위와 논문 조건마저도 부족할 수 있습니다)

* 기 수강자 중 제공해드린 강의 동영상, 강의 노트, R Script 등을 통한 복습 후에도 이해에 계속 어려움을 느끼시는 분의 수강 또한 추천하지 않습니다.

* 기타 수준 미달의 온/오프라인 머신러닝 강좌 수강 기록, 개발자 경력 등은 수강에 아무런 도움도 되지 않습니다.

* 결제 시 메인 강좌 수강 시기를 알려주시기 바랍니다.

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