1) 강의 제목: 실전 머신러닝 - 혐오 발언 탐지 모델 만들기
2) 대상 학생: 머신러닝 교과목 수강생
3) 예상 시간: 5시간
4) 목표: 머신러닝을 활용하여 혐오 발언을 탐지하는 모델을 만들고, 모델의 성능을 평가하는 방법을 배우기
5) 전제 조건: 파이썬 프로그래밍 기초 지식, 머신러닝 기초 지식
실전 머신러닝
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정보공학관 202호
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세부내용
1차시: 강의 소개 및 개요
- 강의의 목표와 기대되는 결과 소개
- 수강생들의 기본적인 프로그래밍 및 머신러닝 지식 확인
2차시: 데이터 수집 및 전처리
- 혐오 발언 데이터 수집 방법 소개
- 수집한 데이터를 머신러닝 모델이 처리할 수 있는 형식으로 전처리하는 방법
3차시: 머신러닝 모델링
- 데이터를 훈련 및 검증 데이터로 분할하는 방법 소개
- 훈련된 머신러닝 모델의 예측 성능 평가 방법 소개
- 여러 종류의 머신러닝 모델링 기법 중에서 선택된 모델링 방법 설명
4차시: 모델 개선 및 성능 평가
- 모델의 성능 개선 방법 소개
- 훈련 데이터와 검증 데이터를 활용하여 모델의 성능을 개선하는 방법 소개
- 모델의 성능을 평가하는 다양한 방법 소개
5차시: 질의응답
- 질의응답
프로그램 후기
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