🍿모두의연구소 세미나 | 머신러닝 | 의사결정나무에서 부스팅까지 변천사 살펴보기 (선착순 40명, 마감 D-6🔥)

머신러닝이 어떻게 발전해왔는지 그 흐름을 파악하고 싶다면? 이번 세미나 참석을 추천드립니다!

▶ 프로그램 세부

- 정형데이터를 활용한 머신러닝에서 좋은 성능을 내는 부스팅 모델이 있기까지의 변천사

- 주요 배깅과 부스팅 모델의 기능, 사용법과 특징 비교

- 의사결정나무 (Decision Tree) / 랜덤 포레스트 (Random Forest), ExtraTree / 그래디언트 부스팅 트리 (Gradient Boosting Tree) / 에이다부스트 (AdaBoost) / XGBoost, LightGBM, CatBoost, HistGradientBoosting

- Q&A 및 자유 네트워킹

▶ 연사 : 박조은 (오늘코드)

- Microsoft MVP (Python Developer Technologies)

- 네이버 커넥트 부스트코스 데이터사이언스 부분 교수자 및 코칭스터디 라이브코치

- 패스트캠퍼스 커널360 디렉터

- 서울대 빅데이터 혁신공유대학, 연세대, 한신대, 기상청, 통계청, 서울디지털재단 등 강의 및 콘텐츠 제작

- <모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬> 저자

- 오늘코드 유튜브 채널 운영자

▶ 대상 (40명 선착순)

- 머신러닝 입문자 모두

- 정형데이터를 활용한 머신러닝 모델을 만들고자 하는 모두

- 배깅과 부스팅 모델에 대한 흐름을 이해하고 정형데이터를 통한 캐글, 데이콘 등의 경진대회 참여자 모두

- 데이터 분석가나 데이터 엔지니어, 머신러닝 개발자로서 기술을 더 깊이 이해하고 싶은 모두

- 머신러닝을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 모두

▶ 일시: 7/25(화) 저녁 7:30-9:00

▶ 장소: 모두의연구소 강남캠퍼스

▶ 신청: https://abit.ly/725dq