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기본정보
구분 전공선택
학수번호 경융K0049
과목명 머신러닝과추천시스템
교과목 해설 본 교과목은 데이터 기반 의사결정과 사용자 맞춤형 서비스를 구현하기 위한 머신러닝 알고리즘과 추천시스템의 이론 및 실무를 학습하는 과목이다.
강의는 머신러닝의 기초 알고리즘(예: 회귀, 분류, 클러스터링)과 추천시스템의 핵심 기술(협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천, 하이브리드 모델)을 중심으로 진행되며, Python과 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Surprise 등의 라이브러리를 활용하여 실습한다.
학생들은 데이터 전처리, 모델 설계, 평가 및 최적화 과정을 익히며, 실제 비즈니스 사례를 바탕으로 머신러닝과 추천시스템을 적용하는 경험을 쌓는다. 이 과정을 통해 데이터 기반의 문제 해결 능력과 사용자 중심의 서비스 설계 역량을 배양한다.
이 과목은 머신러닝과 추천시스템의 이론과 실습을 균형 있게 학습하여, 데이터 중심의 경영과 기술적 도전 과제에 효과적으로 대응할 수 있는 실무 능력을 제공하는 데 중점을 둔다.
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