고급 파이썬 ML — 앙상블과 해석
앙상블·특성 중요도·SHAP 기초로 모델 설명 가능성을 높이는 중급 과정입니다.
참고 가격 1,240,000 KRW
결제는 사이트에서 진행되지 않습니다. 문의로 일정을 확인해 주세요.
과정 소개
단일 모델을 넘어 앙상블 전략과 하이퍼파라미터 탐색을 구조화합니다. 비즈니스 설명이 필요한 수강생을 위해 해석 도구를 과도하게 믿지 않도록 한계도 함께 짚습니다.
다루는 내용
- RandomForest·Gradient Boosting 비교 실험
- Optuna로 탐색 공간 설계
- Permutation importance와 SHAP 입문
- 리크 방지를 위한 시계열 분할 패턴
- 발표용 한 페이지 요약 슬라이드 코칭
- 앙상블 다이어그램 작성 가이드
- 케이스 스터디 2건
기대할 수 있는 결과물
- 앙상블 베이스라인 대비 개선 보고서
- 해석 결과를 비기술 이해관계자용으로 요약
- 실패 실험도 포함한 실험 로그
질문과 답변
scikit-learn 파이프라인을 혼자 구성해 본 경험이 있다면 가능합니다. 사전 과제로 적합성을 확인합니다.
입문 수준의 해석과 한계를 함께 다룹니다. 논문 수준 이론은 범위 밖입니다.
개강 14일 전까지 전액 환불 가능합니다. 이후에는 수강 진도에 따라 부분 환불 규정을 적용합니다.
코호트 메모
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부스팅 실험표가 정리돼서 면접 때 설명하기 좋았어요. SHAP 파트는 숨 고르고 따라가야 했습니다.