- 미래보안예측방법론
- 빅데이터와머신러신의이해와보안
- 머신러닝, 해보지 않았는데 할 수 있을까?
- 파이썬을 잘 모르는데 머신러닝 프로그래밍을 할 수 있을까?
- 데이터 사이언스가 뭐지? 할 수 있을까?
- 재미 있을까?
- 보안 데이터를 분석할 수 있을까?
- 보안 데이터로 머신러닝 할 수 있을까?
- 앞으로 머신러닝 프로그래밍을 부담없이 할 수 있을까?
- 내가 하고 싶은 연구가 뭔지 생각해보자.
- 연구와 관련된 데이터를 찾아보자(캐글, 깃허브, 구글, 여러 데이터센터 등).
- 사용할 수 있는 오픈소스를 찾아보자.
- 준비한 코드로 데이터 시각화 및 분석, 학습 및 테스트, 결과분석을 해보자.
- 발표자료를 만들고 짧은 논문을 써보자.
- 머신러닝, 무엇을 어떻게: https://youtu.be/UUs6TTIrjlA
- 코드 추상화와 함수1: https://youtu.be/tFl6pjywwoc
- 코드 추상화와 함수2: https://youtu.be/S7OpJ3HlI4Y
- 데이터 분석과 분류: https://youtu.be/MBKDtPl565k
- 쉽게 이해하는 머신러닝: https://youtu.be/p21j8buIPec
- (New)분류와 예측, 그리고 코드 추상화: https://youtu.be/FyGXFg-sIoM
- (New)라이브러리 코드를 이용한 코딩 방법1: https://youtu.be/eLQwUcL5nUs
- (New)라이브러리 코드를 이용한 코딩 방법2: https://youtu.be/BmTBiXf0nXM
- 머신러닝과 보안:
- https://www.kaggle.com/yungbyun/functions-only (함수만 들어있음)
- 이를 이용하여 식물생장(예측/인식), 성별(인식/예측), 붓꽃(인식/예측) 코딩을 직접 해보자.
- 몇일 후 잎의 길이와 너비가 얼마나 자랄 것인지를 예측함.
- https://www.kaggle.com/yungbyun/plant-diary-original/
- 정확도 99.9% 침입탐지 시스템
- https://www.kaggle.com/yungbyun/intrusion-detection-system-version2
- Anomaly detection
- https://www.kaggle.com/yungbyun/credit-card-fraud-analysis-simple