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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 금융 이상거래 문제 이해 & 데이터 분석 기초 ■ 오리엔테이션 & FDS 개요 ■ 머신러닝 기반 이상탐지 개요 ■ 데이터셋 이해 ■ EDA 실습 ■ 전처리 전략 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 2 | 불균형 데이터 처리 & 베이스라인 모델 구축 ■ 데이터 분할 전략 ■ 불균형 데이터 이론 ■ SMOTE 이론 ■ SMOTE 실습 ■ 로지스틱 회귀 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 3 | 고급 머신러닝 모델 & 성능 평가 ■ 트리 & 앙상블 개요 ■ LightGBM 이론 ■ LightGBM 실습 ■ 평가 지표 실습 ■ ROC & PR 분석 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 4 | 모델 고도화 & 팀 프로젝트 ■ 모델 비교 분석 ■ 모델 개선 전략 ■ 팀 프로젝트 설계 ■ 팀 프로젝트 구현 ■ 결과 발표 & 피드백 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
