SAS Viya 기반의 실무에 바로 적용하는 머신러닝

1장 머신러닝 개요
1.1 머신러닝 정의
1.2 머신러닝 프로세스
1.3 머신러닝의 응용 분야
1.4 머신러닝 알고리즘
1.5 머신러닝 알고리즘의 범위
1.6 머신러닝 알고리즘의 구현

2장 SAS Viya
2.1 개요
2.2 SAS Drive
2.3 SAS VDMML
2.4 모형 스튜디오

3장 사용 데이터 레이아웃
3.1 [CLAIM] 데이터
3.2 [BANK] 데이터
3.3 [USERMOVIE] 데이터
3.4 [DIGITS] 데이터
3.5 [HOUSING] 데이터

4장 모형 스튜디오와 데이터 탐색기
4.1 개요
4.2 프로젝트 생성
4.3 데이터 탐색기를 이용한 데이터 탐색
4.4 프로젝트 생성 옵션
4.5 메타데이터 정의
4.6 파이프라인

5장 데이터 준비
5.1 개요
5.2 데이터 품질
5.3 파생 변수 생성
5.4 연속변수의 변수 변환
5.5 범주변수의 변수 변환
5.6 결측값의 처리
5.7 특징 추출

6장 이상값 탐지
6.1 개요
6.2 지지벡터 데이터 기술
6.3 SAS VDMML 옵션
6.4 SAS VDMML 예제

7장 특징 선택
7.1 개요
7.2 모형 평가와 선택