BC Skills Academy

머신러닝 어소시에이트

고전적 머신러닝의 실전 핵심 — 알고리즘, 평가, 그리고 판단력

Key facts

About the 머신러닝 어소시에이트 certification

AI에 대한 개념적 이해에서 실무 머신러닝 엔지니어의 작업 도구 상자로 이끌어 주는 어소시에이트 수준 자격증입니다. 주요 지도 학습 알고리즘 — 선형 및 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅(XGBoost), k-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈 — 과 비지도 학습의 핵심인 k-평균, 계층적 군집화, PCA를 마스터합니다. 그것만큼 중요한 것은, 데모에서만 잘 작동하는 모델과 실제 운영 환경을 견뎌내는 모델을 구분하는 판단력을 키우는 것입니다: 편향-분산 트레이드오프 읽기, 과적합 진단과 L1/L2 정규화 적용, 정직한 학습/검증/테스트 분할과 교차 검증 설계, 올바른 평가 지표 선택(정확도, 정밀도, 재현율, F1, ROC-AUC, RMSE, MAE), 특성 엔지니어링과 스케일링, 경사 하강법 튜닝, 클래스 불균형 처리, 결과를 망치기 전에 데이터 누수 발견. 이 자격증은 단순 암기가 아닌 실제 시나리오와 트레이드오프를 중심으로 구성되며, 더 심화된 모델별 AI 자격증을 위한 준비를 갖추게 합니다.

Course outline

The 머신러닝 어소시에이트 — 그림 학습 가이드 course covers:

  1. ML 워크플로우 및 학습 패러다임 — 종단 간 머신러닝 워크플로우와 모든 프로젝트를 구성하는 지도 학습 대 비지도 학습의 구분입니다. (3 lessons)
  2. 지도 학습 알고리즘 — 선형 및 로지스틱 회귀, 결정 트리, 앙상블(랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅), kNN, SVM 및 나이브 베이즈입니다. (3 lessons)
  3. 비지도 학습 및 차원 축소 — k-평균 및 계층적 방법을 사용한 클러스터링과 PCA를 사용한 차원 축소입니다. (3 lessons)
  4. 편향, 분산 및 정규화 — 편향-분산 트레이드오프, 과적합 및 과소적합 진단, L1/L2 정규화 및 교차 검증을 통한 복잡성 제어입니다. (3 lessons)
  5. 평가 지표 및 실제 함정 — 올바른 지표 선택(정확도, 정밀도, 재현율, F1, ROC-AUC, RMSE/MAE) 및 클래스 불균형과 데이터 누출 함정 피하기입니다. (3 lessons)

Prerequisites

Frequently asked questions

Is the 머신러닝 어소시에이트 certificate verifiable?
Yes. Every certificate issued by BC Skills Academy carries a unique credential ID that anyone can check on the public verification page.
How is the 머신러닝 어소시에이트 exam structured?
It is a timed, randomized multiple-choice exam of 53 questions in 75 minutes, graded instantly; you need 70% to pass.
Can I get a refund?
Full refund within 7 days of purchase if you have not started the exam. Once the exam has been started or completed, the purchase is no longer refundable.

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