교과목 설명

통계적머신러닝 [STATISTICAL MACHINE LEARNING]
이 과목에서는 머신러닝과 관련된 다양한 기법들을 소개한다. 구체적으로 Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Tree, Regression, Neural Network, Support Vector Machine, K-means Clustering 등의 기법들을 다루고 Model Performance의 평가와 향상 방법론도 다룬다.
핵심역량과 교과목의 연관성
핵심역량과 본 교육과목의 연관성을 나타낸 표입니다.
인재상 특성 핵심역량 연관성
창의적 국제인(Creative Global Citizen) 도전적개척정신
F(Frontiership)		 도전정신 연관
자기주도 연관
윤리적봉사정신
A(Altruism)		 감성역량 연관없음
윤리적가치관 연관없음
국제적문화감각
C(Culture)		 외국어구사능력 연관없음
문화적포용력 연관없음
창의적전문성
E(Expertise)		 문제해결능력 매우연관
종합적전문지식 매우연관
학과(전공) 교육목표의 연관성
학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표 연관성
Ⅰ. 사회에 봉사하는 건전한 지식인 육성 연관없음
Ⅱ. 정보화시대를 살아가는 전문 통계인 육성 매우연관