신규 인기 BEST
Machine Learning 원리 및 이론 배우기
5
36,000원
150일
강의소개

07a87e5d7188648ff7a575e06b4b2cdb_1622182503_4066.PNG
  머신러닝 또는 빅데이터 분석을 처음 시작하는 초급자에게 추천 드리는 강의입니다.
  파이썬 기본 문법을 학습한 후 머신러닝에서 주로 쓰이는 다양한 알고리즘을 접해볼 수 있는 기초적인 내용으로 구성되었습니다.
  알고리즘이나 수학에 대해 기본적으로 이해도가 있는 분들은 더욱 재미있고 쉽게 수강 할 수 있습니다!

07a87e5d7188648ff7a575e06b4b2cdb_1622183898_9796.PNG
  머신러닝에 대해 관심이 있으나 머신러닝을 처음 접하는 분을 대상으로 머신러닝의 기본 원리 및 이론을 간단하게 배우고,
  캐글 데이터셋을 이용하여 간단한 실습(머신러닝 기술 구현)을 진행해 봅니다.

  - 머신러닝 용어 및 라이브러리 정의
  - 지도학습 알고리즘의 이해 및 구현
  - Train / Valid / Test 데이터셋 나누기
  - 실습예제 : 캐글 타이타닉 챌린지

07a87e5d7188648ff7a575e06b4b2cdb_1622183218_4005.PNG
  - 파이썬 프로그래밍 강의를 완료한 분
  - 파이썬을 통해 데이터에 머신러닝을 적용해보고 싶은 분
  - 머신러닝을 처음 접해보는 분

07a87e5d7188648ff7a575e06b4b2cdb_1622182939_1618.PNG
07a87e5d7188648ff7a575e06b4b2cdb_1622182945_8775.png
 

커리큘럼
Machine Learning 원리 및 이론 펼치기
  1. CHAPTER 01

    Machine Learning 원리 및 이론

    • 01 머신러닝 개념 및 정의
    • 02 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
    • 03 선형 회귀 모델
    • 04 다중 선형 회귀
    • 05 선형 회귀 모델 구현 / Colab 설명
    • 06 로지스틱 회귀 모델
    • 07 로지스틱 회귀 모델 구현
    • 08 의사 결정 나무
    • 09 의사 결정 나무 구현
    • 10 랜덤 포레스트
    • 11 랜덤 포레스트 구현
    • 12 KNN
    • 13 KNN 구현
    • 14 Train Valid Test 데이터 나누기
    • 15 데이터 전처리
    • 16 최종 실습 - 타이타닉
    • 17 최종 실습 - 타이타닉2
    • 18 최종 실습 - 타이타닉3
수강후기

    수강후기가 없습니다.

함께 수강하면 좋은 강의

함께 수강하면 좋은 강의 내역이 없습니다.