머신러닝을 위해 알아야 할 통계분석

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머신러닝을 위해 알아야 할 통계분석

Duration: 21 시간

VST1 : VST141

SAS Viy 환경에서 머신러닝을 위해 필요한 통계적 지식을 학습합니다. 통계학에 대한 지식을 바탕으로, 머신러닝 기법에 대한 더 깊은 이해 갖고 머신러닝 모델을 개발할 수 있도록 합니다. 또한, 이 과정은 SAS VDMML: 데이터 마이닝 및 머신러닝 입문, SAS Visual Statistics: 예측 및 탐색 모델링의 선수 과정입니다.

Learn How To

빅 데이터와 머신 러닝에서 통계학의 관련성

통계 및 데이터 사이언스 용어의 연관성

기술 통계 및 데이터 탐색

변수 간 연관성 탐색

설명 모델링(explanatory modeling.)을 위한 선형 회귀

설명 모델링과 예측 모델링( predictive modeling)의 비교

편향과 분산 간의 상충 관계

예측 모델링을 위한 로지스틱 회귀 모델

스코어링

머신러닝의 통계적 기초

모델링에서의 이슈 및 통계적 해결 방법

Who Should Attend

이 과정은 통계학 및 머신러닝 개념에 대한 심층적인 이해가 아직 없거나 지식을 강화하고자 하는 모든 분들을 대상으로 합니다.

Prerequisites

이 과정에 참석하기 전에 컴퓨터 소프트웨어 사용 및 통계학에 대한 지식이 있으면 유용합니다. 그러나 필수적인 사항은 아닙니다.

SAS Products Covered

SAS Viya

Course Outline

통계학 및 머신 러닝

빅 데이터 및 머신러닝에서 통계학의 관련성

용어 및 어휘

SAS Viya 및 SAS Studio 소개

통계 분석 방법론 소개

기술 통계

추론 통계

회귀 분석을 사용한 설명 모델링

상관 분석 및 단순 선형 회귀분석

다중 회귀분석 및 모델 선택

모델 진단

로지스틱 회귀분석을 사용한 예측 모델링

예측 모델링 소개

범주적 연관성

로지스틱 회귀 모델

모델 배포

머신 러닝의 통계적 기초

머신 러닝 개요

머신 러닝 모델을 위한 데이터 사전 처리

모델 평가

추정 및 사후 학습 작업

Live Instructor Dates SOLD SEPARATELY
DATES ▼	LOCATION ▲ ▼	TIME ▲ ▼	LANGUAGE	EVENT FEE
13-15,18-20 AUG 2025	Live Web, US	1:00 PM-4:30 PM EDT	English	2,400 USD
01-03,06-08 OCT 2025	Live Web, US	1:00 PM-4:30 PM EDT	English	2,400 USD
03-05,08-10 DEC 2025	Live Web, US	1:00 PM-4:30 PM EST	English	2,400 USD