Machine Learning Specialist
시험 내용 안내
시험에 출제되는 주요 내용을 소개합니다.
각 항목에 대한 자세한 내용은 시험 컨텐츠 가이드를 다운로드하세요.
데이터 소스(30%)
- Model Studio에서 프로젝트 생성
- 데이터 탐색
- 데이터 수정
- 데이터 차원 감소
- VARIABLE SELECTION 노드를 이용한 중요 변수 식별
모델 생성(50%)
- 핵심적인 지도 머신러닝(supervised machine learning) 용어 및 개념 파악
- 의사결정나무 및 트리 앙상블을 이용한 모델 구축
- 신경망 분석을 이용한 모델 구축
- SVM(support vector machine)을 이용한 모델 구축
- 외부에서 작성된 코드 통합
모델 평가 및 구축(20%)
- 모델 평가 원리 파악
- Model Studio에서 모델 평가 및 비교
- 모델 배포
추가 정보
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