(데이터 마이닝) 데이터 마이닝이 무엇인가? 왜 데이터 마이닝인가? 데이터 마이닝의 기원, 데이터 마이닝으로 무엇을 할 수 있는가?

(데이터 마이닝) 데이터란 무엇인가? 데이터 객체, 속성, 속성값, 데이터 유형 4가지 (Nominal, Ordinal, Interval, Ratio)

(데이터 마이닝) 어떤 속성 유형이 있는가? 범주형/정성적/수치형/정량적/이산적/연속적/비대칭적, 차원/분포/해상도, Record/Graph-Based/Ordered Data

(데이터마이닝) 데이터 품질 - 측정 오류, 노이즈와 아티팩트, 정밀도, 편차, 정확도란 무엇인가

(데이터마이닝) 이상치, 결측치, 불일치, 중복 데이터 처리

(데이터 마이닝) 데이터 품질 - 응용과 관련된 이슈들

(데이터 마이닝) 데이터 품질관리 - 사례중심으로

(데이터 마이닝) 데이터 전처리 - Aggregation and Sampling

(데이터 마이닝) 데이터 전처리 - Dimensionality Reduction and Feature Subset Selection

(데이터 마이닝) 데이터 전처리 - Feature Creation, Discretization, Binarization, Variable Transformation

(데이터 마이닝) 유사도 및 비유사도 척도 - Euclidean Distance, SMC, Jaccard Coefficient

기초 통계량 함수 살펴보기

Basic statistical analysis

(Data Mining) Measures of Similarity and Dissimilarity - Cosine Similarity

(데이터 마이닝) 유사도 및 비유사도 척도 - 상관관계 Measures of Similarity and Dissimilarity - Correlation

(데이터 마이닝) R을 사용하여 유사도 척도 비교 Comparing Proximity Measures and Creating Measures Matrix using R

(데이터 마이닝) 상호 정보량 Mutual Information

(데이터 마이닝) 분류 Classification - 기본 개념 및 의사결정 나무 분류기 Basic Concepts and Decision Tree Classifier (1)

(데이터 마이닝) 분류 Classification - 기본 개념 및 의사결정 나무 분류기 Basic Concepts and Decision Tree Classifier (2)

(데이터 마이닝) 분류 Classification - 모델 과적 현상 Model Overfitting of Decision Tree Classifier

(데이터 마이닝) 분류 Classification - 모델 선택 Model Selection

(데이터 마이닝) 모델 평가 - Model Evaluation

(데이터 마이닝) 분류 Classification - R에서의 의사결정 나무 알고리즘 Decision Tree Algorithms in R

규칙 기반 분류기 (Rule-based Classifier)

인접 이웃 분류기 (Nearest Neighbor Classifiers)

베이즈 정리, 확률, 조건부확률, 확률변수, 확률분포

나이브 베이즈 분류기 Naive Bayes Classifier

인공신경망 (Artificial Neural Network)

001 Data and Data Science

002 Structured data

003 Data Type

004 The Big Data Era and Beyond

005 Big Data Characteristics

006 Human Nervous System and Artificial Nervous System

007 Perceptron

008 Multilayer Neural Network

009 Deep Neural Network

010 Deep Neural Network Challenges and Overcoming Them

011 Deep Neural Network Regression and Classification

012 Text data representation

013 Text Data Processing and Analysis Overview

014 String processing of text data

015 Text extraction using regular expressions

016 Tokenization

017 Processing various text data

018 Text data representation methods

019 Embedding layer

020 word embedding

021 Word2vec

023 Sentence embedding and sequence modeling

024 Transformer and Language Modeling