머신러닝 프로세스 Review
ㆍ	머신러닝 개요
ㆍ	머신러닝 절차 및 단계별 고려 사항
ㆍ	성능 고려사항
기본 알고리즘
ㆍ	선형회귀분석 로지스틱회귀 분석 Review
ㆍ	KNN
ㆍ	Decision Tree
비즈니스 관점에서의 평가
ㆍ	기술적 평가
ㆍ	비즈니스 기대가치 계산하기
과적합화Overfitting 문제 다루기
ㆍ	일반화와 과적합화
ㆍ	과적합화  검사
ㆍ	복잡도 제어
ㆍ	일반화 성능 : k - fold Cross Validation
앙상블
ㆍ	Bagging 직접 구현하기
ㆍ	Bagging 알고리즘  :  Random Forest
ㆍ	Boosting  :  Xgboost
ㆍ	Stacking 직접 구현하기
추가 알고리즘
ㆍ	SVM
ㆍ	Neural Net
ㆍ	Time Series Analysis(ARIMA)
ㆍ	Text Mining
ㆍ	Clustering  :  K-means DBSCAN