커리큘럼
| 00. 교재 다운로드 센터 | |||
| [onc47] AAD000 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 01. 학습 내용 안내 | |||
| [onc47] AAD011 학습 내용 안내 | FREE | 00:07:04 | |
| 02. 비지도 학습의 이해 | |||
| [onc47] AAD021 정답 없이 배우는 비지도 학습 | FREE | 00:27:19 | |
| 03. 비슷한 것끼리 묶어주는 클러스터링 | |||
| [onc47] AAD031 분류(classfication)와 군집화(clustering) | 00:33:43 | ||
| [onc47] AAD032 군집화 알고리즘의 유형 | 00:25:13 | ||
| 04. 거리(distance)와 유사도(similarity) | |||
| [onc47] AAD041 비슷한 데이터 찾기- 거리(distance) | 00:25:14 | ||
| [onc47] AAD042 기하적 거리 측도- 유클리드, 맨해튼, 체비셰프, 민코프스키 | 00:27:17 | ||
| [onc47] AAD043 유사도 기반 측도- 코사인과 피어슨 유사도 | 00:39:58 | ||
| [onc47] AAD044 유사도 기반 측도- 자카드, 해밍, 마할라노비스 | 00:33:00 | ||
| [onc47] AAD045 거리 행렬과 거리 변환, 그리고 거리 행렬맵 | 00:19:18 | ||
| 05. 분할적 군집 분석: 중복 없는 클러스터링 | |||
| [onc47] AAD051 클러스터 중심을 찾는 K 평균 군집화 | 00:34:01 | ||
| [onc47] AAD052 K 평균 클러스터링을 활용한 데이터 분석 | 00:39:28 | ||
| [onc47] AAD053 클러스터링 품질 평가 – 실루엣 계수 | 00:25:18 | ||
| [onc47] AAD054 밀도를 고려하는 DBSCAN | 00:46:48 | ||
| 06. 계층적 군집 분석: 모으기와 쪼개기 | |||
| [onc47] AAD061 계층적 군집화와 덴드로그램 | 00:34:13 | ||
| [onc47] AAD062 네트워크를 군집화하는 루뱅 클러스터링 | 00:39:52 | ||
| [onc47] AAD063 네트워크를 군집화하는 루뱅 클러스터링-실습 | 00:04:31 | ||
| 07. 핵심 정보만 남기는 차원 축소 | |||
| [onc47] AAD071 차원의 저주와 차원 축소 | 00:46:09 | ||
| 08. 선형 차원 축소: 프로젝션 | |||
| [onc47] AAD081 핵심 축을 투영하는 주성분 분석(PCA) | 00:20:29 | ||
| [onc47] AAD082 핵심 축을 투영하는 주성분 분석(PCA)-실습 | 00:20:46 | ||
| [onc47] AAD083 PCA를 활용한 데이터 분석 | 00:29:10 | ||
| [onc47] AAD084 범주형 데이터를 위한 대응 분석(CA) | 00:23:54 | ||
| 09. 비선형 차원 축소: 매니폴드 학습 | |||
| [onc47] AAD091 매니폴드 학습 – t-sNE, LLE, MDS, ISOMAP, SOM | 00:29:29 | ||
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