ML roadmap : https://www.kaggle.com/discussions/getting-started/211797

키워드 살펴보면 좋을 것 : GitHub - AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap: Roadmap to becoming an Artificial Intelligence Expert in 2022(https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap)

강의안 목록입니다.

강의안은 pdf로 구성되어 있거나 실습파일은 .ipynb입니다. 원본 강의안은 공개가 불가능합니다.

00.빅데이터 기초

• 빅데이터/인공지능 기초에 대해 강의안이 구성되어 있습니다.

01.머신러닝 소개

02. 빅데이터를 위한 수학

1. 선형대수학
2. 다변수 미적분학과 최적화
3. 확률과 통계

03.파이썬 (초급부터 고급 / 약간의 자료구조)

1. 소개
2. 기본
3. 자료형
4. 조건문
5. 반복문
6. 파일 읽기/쓰기
7. 함수
8. 클래스 모듈
9. 예외처리

• 중간중간에 연습문제가 들어있습니다. 수업시간에만 답안을 공개합니다.

04. Numpy(선형대수학)

1. list VS numpy
2. Numpy의 장점
3. 선형대수학 개념 강의 및 실습

05. Pandas(CSV 포맷 처리)

06. Matplotlib(그림 그리기) / seaborn / plotly

============================Machine Learning============================

07. 사이킷런으로 배우는 머신러닝

08. 회귀 분석

1. 회귀 분석이란?
2. 경사하강법 소개 및 증명
3. 회귀의 평가(R^2, adjusted R^2, AIC,BIC)
4. P-value
5. Ordinary Least Square 증명 및 Ridge,Lasso,Elastics 증명
6. Bais VS Variance
7. 데이터 변환
8. Logistic Regression(증명 및 오즈비 소개)
9. Possion Regression 소개

Mixture Model 소개

실습 :

1. Sklearn tutorial with Boston House Dataset -> Kfold도 소개
2. sklearn tutorial with load_diabetes
3. sklearn tutorial Wisconsin (diagnostic) dataset
4. kaggle Titanic dataset

HW : House advanced regression problem

09. 분류

1. k-nearest neighbors
2. Naive Bayes
3. Decison Tree
4. Random Forest
5. AdaBoosting
6. Gradient Boosting
7. XGboost
8. LightGBM
9. Catboost Hyperparamter 자동 : optnua / Imblanced data
10. Ensemble learning(bagging,boosting,voting,Stacking)

실습 :

1. Mushroom Classification (https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification)
2. Otto Group Product Classification Challenge (https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge)
3. Cardiovascular Disease(https://www.kaggle.com/sulianova/cardiovascular-disease-dataset)
4. Prudential Life Insurance Assessment(https://www.kaggle.com/c/prudential-life-insurance-assessment)
5. Imbalanced Data(Credit Card Fraud Detection(https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud))

분류-2

1. Support Vector Machine
2. Kernel Method

비지도학습

Dimensionality Rediction

1. Principal component analysis (PCA)
2. Linear Discriminant Analysis(LDA)
3. singular value decomposition (SVD)
4. Non-negative matrix factorization (NMF)

비지도학습

###Clustering

1. K-nearest neighbors
2. K-means,K-mediean,k-medoids
3. Elbow method with k means
4. Mean Shift
5. Hierarchical Clustering
6. Gaussian Mixture Model
7. DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

Text mining

1. 토큰화
2. Clearning and Normalization
3. 어간 추출(Stemming) and 표제어 추출(Lemmatization)
4. 불용어(StopWord)
5. 정규 표현식(Regular Expression)
6. 정수 인코딩(integer Encoding)
7. 패딩(Padding)
8. 원-핫 인코딩(One-hot encdoing)
9. 데이터의 분리(data split)
10. 한국어 전처리 패키지(Text Proprcessing Tools for Korean Text)
11. 확률론적 언어 모형 / 언어 모델 평가(Perplexity)
12. BOW(bag of words) / CounterVecorizer
13. Document-Term Matrix
14. Sparse matrix(COO,CSR format)
15. Term Frequenct-Inverse Document Frequency) / 실습 : 20 Newsgroup 분류하기
16. 감성 인식(Sentriment Analysis) / SentiWordNet, VADER / 실습 : IMDB 영황 Review에 대한 긍정/부정 예측 / beautifulSoup / 워드 클라우드 이용
17. 토픽 모델링(LSA(SVD, Truncated SVD)),LSA
18. 문서 군집화
19. 벡터의 유사도
20. 네이버 영화리뷰 감성인식 / kaggle Mercari Price Suggestion Challenge

Hackton : new york city taxi trip duration

추천시스템

1. 개요
2. 연관분석(Apriori, FP-Growth)
3. 컨텐츠 기반 추천시스템(유사도(유클리디안, 코사인, 피어슨, 자카드), 평가함수(Accuracy, F1-score,RMSE,MAP,NDCG,NDCG), TF-IDF,Word2Vec))
4. 협업필터링(KNN, SGD,ALS를 이용한 추천시스템)
5. 딥러닝을 이용한 추천시스템

git/github ->source Tree / VS code

R로 하는 데이터 분석 / 텍스트 마이닝

시계열 분석 - 수정중(22.09)

1. 통계량,가설검정
2. 확률과정, 시계열 데이터 처리
3. Autocorrleation, Deterministic/Probabilistic model
4. t/f 검정, Kullback-Leibeler Divergerence, AIC(Akaike Information Criterion), BIC(Bayesain Information Criterion)
5. python statsmodels package

============================Deep Learning============================

1. peceptron
2. mulit layer perceptron
3. Convoluiontal Neural Networks
4. Recurrent Neural Networks
5. Speech Recongition ->기초적인 것.
6. Convolutiaonl Neural Neworks advanced (시각인지) -> RCNN/Faster RCNN
7. Recurrent Neural Networks advanced (언어인지) -> transformer

Deep learning advanced

linux programming

Docker

web programming

국비과정 프로젝트 결과 : https://github.com/SD-academy