본 연수는 여러 개의 '약한 분류기'를 결합하여 하나의 '강한 분류기'를 만드는 앙상블 기법의 꽃, 부스팅 알고리즘의 핵심 원리를 다룹니다. 특히 대표적인 부스팅 알고리즘인 에이다부스트(AdaBoost)를 중심으로, 잘못 분류된 데이터에 가중치를 부여하며 점진적으로 성능을 향상시키는 과정을 상세히 학습합니다. MIT 인공지능 강의 자료를 바탕으로 복잡한 수식의 의미를 단계별로 분석하고, 샘플 가중치 업데이트 공식을 통해 알고리즘이 어떻게 오답 노트처럼 학습하는지 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다. 본 연수를 통해 머신러닝의 핵심 원리를 파악하고, 이를 학생들의 눈높이에 맞춰 설명할 수 있는 AI 교육 전문성을 함양할 수 있습니다.
Doctor of Education
He is a professor in the Department of Education at Seoul National University and has been active in the field of education for over 20 years.
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