자바 머신러닝 weka(웨카) 중급

자바 머신러닝 weka(웨카) 중급

(2개의 수강평)

8명의 수강생
머신러닝WekaJava
33,000원
지식공유자 · 자바라머신러닝
30회 수업· 총 6시간 14분수업
24개월동안 무제한 시청
수료증 발급 강의
수강 난이도 중급이상

이 강의는

자바 머신러닝 저변화를 위한 2번째 강좌 입니다. 설계/코딩 모두 구현가능 하도록 UI와 API 를 제공하는 Weka(웨카)를 소개합니다. 실무에 적용해도 전혀 손색이 없는 사례를 강의로 녹여냈습니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • weka 를 이용한 자바 머신러닝 실무 적용 방법
  • 비교분석에 의한 최적 알고리즘 채택
  • 특징선택만을 활용한 의사결정 근거도출
  • 한글 설문조사와 같은 정형 텍스트마이닝
  • 연관분석 이후 분류분석에 의한 인관관계 입증
  • 이미지 분석을 위한 인공신경망 적용
  • weka 와 R 프로그램 연동

자바로 머신러닝을 구현하고 싶다면?
👉 자바라머신러닝 Weka(웨카) 중급편으로 실무에서도 머신러닝을 활용해보세요.

1. why (목적)

데이터로 신속한 의사결정 협업체계 구축이 목적입니다.
: 자바 머신러닝의 설계와 프로그래밍이 모두 가능한 weka를 소개합니다.

2. what (강의 내용)

weka만으로 구현한 실제 머신러닝 적용사례입니다
: 다양한 적용사례를 익숙한 내용으로 각색했습니다. 그러면 간단하게 내용을 소개해 볼까요?

2.1 Experimenter 에 의한 최적 알고리즘 채택
: 유의수준(p-value) 통계검정을 통한 최적 모델 채택 (어디서 많이 들어본 말이죠?)

2.2 특징선택만으로 의사결정 근거제시
: 특정(속성) 선택만으로도 의사결정 정보를 만들 수 있습니다. R 프로그램 연동은 덤입니다.

2.3 한글 설문조사 텍스트마이닝
: 어려운 한글형태소와 씨름은 이제 그만! 간단한 한글설문은 기본 기능만으로도 가능합니다.

2.4 84년 미국 하원선거결과 연관분석 및 분류분석
: 오바마 캠프는 선거공약을 예측한 것이 아니라 선거자금을 모을 홈페이지를 통계분석으로 선택했을 뿐입니다.
: 정말 중요한 것은 어떤 공약이 당선과 직결되는지 아는 일이겠죠?

2.5 인공신경망 및 이미지필터에 의한 이미지 분석
오랫동안 베타버전인 dl4j 를 기다리다 지쳤습니다.
: Weka 에서 제공하는 내장 인공신경망과 wekadeeplearning4j 를 소개합니다.

2.6 회귀분석을 통한 강의완료 시점 예상
: 강의출시를 얼마나 연기시켜야 하는지 알아볼 때 사용했습니다

3. 방법

위의 과정은 모두 아래와 같은 3가지 순서로 설명드립니다.

3.1 이론설명
: 배경지식은 간단하게 설명드립니다. 정말 간단하게, 핵심만 설명합니다.

3.2 knowledgeFlow 설계
: weka의 최대 장점 - 프로그래밍을 몰라도 머신러닝 가능합니다.

3.3 Java 프로그래밍
: weka의 또다른 장점,  weka에서는 설계, 코딩을 위한 모든 것을 제공합니다.

4. IF (얻는 것)

Java 플랫폼으로 구성된 전통 IT 시스템에 적재된 데이터 분석을 적용할 수 있습니다.
: 천리길도 한 걸음부터, 전통 IT에서의 분석 방법을 알아야 ICBM에서도 분석을 잘하지 않겠어요?

데이터로 현실세계를 이해하는 방법을 얻게 됩니다.
: 그동안 눈에 보이지 않은 현실을 데이터로 이해하기 위함입니다.

5. 초급과정 반성점 → 중급과정 보완

자바 머신러닝 저변화를 위해 초급보다는 개선된 중급 강좌입니다.
: 초급과정에 대한 수강생들의 피드백과 스스로 반성을 통해 초급과정보다 좀 더 개선했습니다 

6. 강의환경

Windows OS 에 weka 3.9.3 을 사용합니다.
(3.9.4 는 ANSI 타입 파일을 불러올 때 버그가 있습니다.)

7. 강의자료

수강신청 후 섹션 1의 2번째 수업(weka 소프트웨어 설치 및 강의자료 다운로드)에서
구름모양 아이콘을 클릭하면 다운로드 받을 수 있습니다. (55MB)

8. 설문조사

자바 머신러닝 고급과정 제작방향 수립을 위해 5개 항목 설문조사를 하오니 많은 참여 부탁드립니다.
http://bit.ly/자바머신러닝_설문조사

9. 번외강의 지속

수강생분들의 좋은 질문에서 얻은 아이디어와 다른매체의 유용한 정보를 번외 강의로 지속 업로드하겠습니다.

저의 수강생분들과 소통강화 및 수강생분들의 강의만족도 향상을 기대합니다.

단단, 요구사항이나 개인적인 질문은 제외합니다.

지난 강의 보기

자바 머신러닝 weka(웨카) 초급
자바(Java)를 통해 구현하는 머신러닝, 웨카 입문편

도움 되는 분들

  • weka 를 실무에 적용 하고자 하는 분
  • weka Experimenter, KnowledgeFlow 사용법 습득을 원하는 분
  • 연관분석 (장바구니) 분석에 추가적인 입증을 원하는 분
  • 자바로 텍스트마이닝과 이미지분석을 실무에 적용해야 할 분

선수 지식

  • 자바 머신러닝 weka(웨카) 초급 (무료)강좌 이수
  • ADsP (알면 더 좋습니다)
  • Java (알면 더 좋습니다)

지식공유자 소개

정보화 기획/구축/진단 업무를 수행하였고 스몰데이터분석을 실무에 적용하고 있습니다.
현재 데이터분석 분야는 코딩이 과대포장된 진입장벽을 만들었다는 것을 알게 되었습니다.
이제는 거품을 걷어내고 데이터분석의 저변화와 자바머신러닝을 준비하고
직접 강좌로 자바머신러닝을 확산할 동료들을 만나는 것이 저의 목적입니다.
더나아가 POST 정보화시대를 대비하고 영위하는 미래의 모습을 그려봅니다.

교육과정

모두 펼치기 30 강의 6시간 14분
섹션 0. weka 중급과정 소개 및 기본내용
5 강의 62 : 27
자바 머신러닝 weka 중급강의 소개 및 초급과정 반성점 반영
10 : 30
weka 중급과정을 위한 s/w 설치 및 강의자료 다운로드
16 : 33
통계분석/머신러닝 비교 및 ROC 개념 설명
12 : 14
KnowledgeFlow 사용법
10 : 52
weka 초급과정 복습 - 무자막
12 : 18
섹션 1. 타이타닉 생존분석 (Experimenter 에 의한 최적 알고리즘 채택)
7 강의 83 : 20
타아타닉 생존분석 이론
07 : 06
타아타닉 생존분석 Experimenter 사용법
15 : 05
타아타닉 생존분석 실습
14 : 02
타아타닉 생존분석 실습 (알고리즘 채택방법)
13 : 36
타아타닉 생존분석 설계 (with knowledgeFlow)
12 : 14
타아타닉 생존분석 코딩 (이론)
06 : 39
타아타닉 생존분석 코딩 (실습)
14 : 38
섹션 2. 영업소/대리점 시스템 속도결정 요인 판별 (특징선택 적용)
6 강의 84 : 07
특징(속성)선택 소개
14 : 29
특징(속성)선택 - R 프로그램 연동
14 : 42
특징(속성)선택 실습소개
09 : 00
특징(속성)선택 설계 (with KnowledgeFlow)
18 : 38
특징(속성)선택 코딩
13 : 48
특징(속성)선택 정리
13 : 30
섹션 3. 한글 설문조사 텍스트마이닝 (StringToWordVector 적용)
4 강의 49 : 56
한글 설문조사 텍스트마이닝 소개
11 : 31
한글 설문조사 텍스트마이닝 설계 (with Experimenter)
14 : 45
한글 설문조사 텍스트마이닝 설계 (with KnowledgeFlow)
12 : 53
한글 설문조사 텍스트마이닝 코딩
10 : 47
섹션 4. 1984년 미국 하원의원 인관관계 입증 (연관분석+분류분석 혼용)
3 강의 31 : 15
선거결과와 대선공약 인과관계 입증 (연관분석) 소개
10 : 51
선거결과와 대선공약 인과관계 입증 (연관분석) 설계
09 : 52
선거결과와 대선공약 인과관계 입증 (연관분석) 코딩
10 : 32
섹션 5. 이미지 분석을 위한 인공신경망 적용 (with imageFilters)
3 강의 36 : 08
이미지분석 (with 인공신경망,이미지필터) 소개
10 : 02
이미지분석 (with 인공신경망,이미지필터) 설계 (with Experimenter, KnowledgeFlow)
15 : 11
이미지분석 (with 인공신경망,이미지필터) 코딩
10 : 55
섹션 6. weka 중급과정 종료
1 강의 16 : 07
섹션 7. 섹션 8 번외
1 강의 11 : 20
01 번외 - Experiemter 시각화
11 : 20

공개 일자

2020년 5월 28일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 5월 28일)

수강 후기

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

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goodday75 13일 전
좋은 강의 잘들었습니다. 질문을 받고 새로운 강의를 추가하는 것이 새롭네요. 고급강의도 기대하겠습니다.
자바라머신러닝

자바라머신러닝 9일 전
이번 강의 첫 수강평인데 좋은 평가를 주셔서 감사합니다. 앞으로 노력하는 자바라 머신러닝이 되겠습니다.

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노용준 9일 전
빠른 질문에 대한 피드백 및 부족한 내용에대한 보완내용까지 굉장히 만족했습니다 강의내용도 초보자가 쉽게 이해할 수 있도록 잘 설명해주셔서 도움이 컸습니다 감사합니다 ㅎ-ㅎ
자바라머신러닝

자바라머신러닝 9일 전
안녕하세요. 덕분에 수강생분들과 소통하는 새로운 방법을 알게되었습니다. 앞으로도 노력하는 자바라 머신러닝이 되겠습니다.

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