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K-MOOC 묶음강좌_데이터 마이닝 (2018)


모집기간 : 2020-09-01 ~ 2021-02-28
학습기간 : 2020-09-01 ~ 2021-02-28
  • 강좌 정보 및 소개

    강좌 개요

     

    데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기술로 웹 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 여러 응용에 활용되어 왔다. 본 강좌에서는 데이터 마이닝에 대한 기본 개념 및 관련 이론을 학습한다. 

     

    II. 강의 구성

     

    주차 

    학습목표

    학습내용

    1주차 

    빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다.

    빈발 아이템 찾기 1

    2주차

    효율적인 association mining 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다.

    빈발 아이템 찾기 2

    3주차

    링크 분석의 주요 기법인 PageRank 기반 기법을 설명할 수 있다.

    링크 분석 1

    4주차

    악성 스팸 공격에 대항하는 TrustRank 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다.

    링크 분석 2

    5주차

    빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다.

    링크 분석 3

    6주차

    콘텐츠 기반, CF 기반 추천 기법을 설명할 수 있다.

    추천 시스템 1

    7주차

    행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다.

    추천 시스템 2

    8주차

    행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다.

    추천 시스템 3

     

     

  • 교수진 소개

    강 유

     

    • 학력:

    B.S. in Computer Engineering, Seoul National University(2003)

    M.S. in Information Technology, Carnegie Mellon University(2009)

    Ph.D. in Computer Science, Carnegie Mellon University(2012)

     

    • 주요경력:

    2012.7 – 2012.12: Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University 

    2013 – 2015.8: KAIST 전산학부 조교수 

    2015.9 – 현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 부교수 

     

    • 연구분야:

    기계학습

    딥러닝

    빅데이터

    데이터 마이닝 

     

  • 강좌코드 : 2020_80_C_2018_K-MOOC_02_2020_2
  • 과정 : K-MOOC 묶음강좌_데이터 마이닝
  • 주수 : 9
  • 수강가능수 : 1000000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 : 강유, 데이터마이닝, 데이터, 마이닝, 묶음강좌
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