
01. 시계열 예측부터 마코브 체인까지
Use-Case 전 <핵심 개념>을 명확하게!
다양한 산업군에서 지속적인 모니터링과 데이터 수집이 점점 보편화되면서 시계열 분석을 필수적으로 활용하는 비즈니스 니즈가 증가하고 있습니다.
시계열을 다양한 Use-Case 실습에 접목하기 전 이론 개념과 딥러닝 알고리즘까지 명확하게 배울 수 있습니다. 시계열과 딥러닝 접목 시 '현재까지 무엇이 가능하고, 무엇이 불가능한가?' 한계점에 대한 질문의 확실한 답을 할 수 있는 능력을 가르칩니다.
02. 딥러닝을 활용한 <4가지 Use-Case>
시계열 예측, 이상치 탐지, 분류, 생성의 문제해결!
단순한 시계열 데이터를 입력해 예측 혹은 분류 결과를 도출하는 수준이 아닌, 딥러닝에 수요, 주가, 의료, 게임, 센서 데이터를 활용하여 모델을 코드로 구현하는 방법을 배워 유의미한 결과를 도출해내는 연습을 합니다.
이를 통해 시계열 분석의 전반적인 흐름을 파악하며, 데이터 종류에 따라 시계열의 예측, 이상치 탐지, 분류, 생성 중 필요한 것을 선택하여 문제를 해결할 수 있습니다.
03. 요즘 가장 주목받는 <Attention 모델>과
최신 트렌드 <딥러닝 알고리즘> 학습!
통계 시계열 분석, Tensorflow, GAN, 딥러닝 Fundamental, 베이지안 이론, 강화학습 바이블 뿐만 아니라 RNN, LSTM 이후에 등장한 최신 트렌드 딥러닝 기법과 알고리즘 관련하여 학습합니다.
결과에 해석이 필요한 유즈케이스 제격인 Attention 모델과
최신 트렌드 HMM 알고리즘 학습 등 최신 기술을 습득해 비즈니스 적용 시 큰 인사이트를 얻을 수 있는 강의를 만나보세요!