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| 주제 3: 지도 기반 기계 학습 개요 | 10-15% | - 예측 유형 및 모델링 목표 - 모델의 과적합, 과소적합 및 일반화 - 기본 개념 및 용어 |
| 주제 4: 모델 평가 및 비교 | 15-20% | - 모델 비교 및 최적 성능 모델 선정 - 회귀 평가 지표: RMSE, 결정계수, MAE - 모델 결과 해석 및 진단 - 분류 평가 지표: 정확도, 정밀도, 재현율, F1, AUC - 수익/손실 분석 및 임계값 조정 |
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| 주제 6: 모델 배포 | 5-10% | - 모델 점수 산출 및 실무 적용 - 점수 산출 코드 내보내기 - 모델 등록 및 게시 |
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