MATLAB을 이용한 머신 러닝 기법 소개

이번 웨비나에서는 Machine Learning 기능을 활용해서 패턴 인식, 데이터 기반 모델 작성 및 예측을 하는 방법에 대해 소개해 드립니다. MATLAB에서 다양한 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 빠르게 데이터 탐색 작업을 수행하고 데이터에 대한 각 알고리즘 적용 결과를 평가,비교하여 주어진 데이터 분석에 가장 최적의 알고리즘을 적용합니다.

이번 웨비나에서는 아래의 Unsupervised, Supervised 머신 러닝 기법을 소개해 드립니다.

• K-means를 포함한 다양한 군집 분석(clustering)
• 신경망 분석(neural network)
• 의사결정나무(decision tree)와 Ensemble 기법
• Naïve Bayes 분류법
• 선형, 로지스틱, 비선형 회귀분석

엄준상 대리는 MathWorks 한국지사에서 Application Engineer로 근무하고 있습니다. MathWorks 제품중 수학, 데이터 분석, 최적화, 병렬처리, 계산 금융 관련 제품을 담당하고 있습니다.