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정답 없는 데이터도 컴퓨터가 척척, 비지도 학습의 마법
담당강사 : 이성용
| 강의구성 | 총 11강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
44,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
PyCharm (부분 유료) |
| 담당강사 |
이성용 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 11강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
44,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
PyCharm (부분 유료) |
| 담당강사 |
이성용 강사
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- 총 4,149강좌 / 53,975개 영상
3개월 62,700원, 6개월 118,800원, 12개월 224,400원의 가격으로 무제한 수강해 보세요. - 자유이용권 구매 >
- 과정소개
- 사이킷런을 활용한 머신러닝 입문 강의입니다. 복잡한 이론 대신 데이터 준비, 모델 학습과 평가 등 지도·비지도 학습의 전반적인 실무 흐름을 파이썬 실습 위주로 빠르게 익힙니다.
- 학습목표
- 데이터 분할, 모델 학습, 평가, 예측에 이르는 머신러닝 과정을 체득합니다. 최적의 알고리즘을 찾아 교차 검증하고, 결과를 시각화하여 데이터 기반의 분석 및 예측 능력을 배양합니다.
- 교육대상
- 머신러닝 흐름을 빠르게 익히고 싶은 AI 입문자를 대상으로 합니다. 복잡한 수학 없이, 딥러닝 학습 전 인공지능의 뼈대와 작동 원리를 파이썬 실습으로 다지고자 하는 분에게 추천합니다.
- 선수 과정
- 파이썬 기초
차시별 학습목표
- 01. 머신러닝의 지도/비지도 학습을 이해하고, 코딩 없이 데이터 기반으로 예측하는 원리를 파악한다.
- 02. 사이킷런의 손글씨 이미지를 확인하고, 객관적인 모델 평가를 위해 데이터를 올바르게 분리한다.
- 03. KNN 분류 알고리즘의 원리를 익히고, 준비된 데이터를 통해 모델을 훈련하여 예측 정확도를 측정한다.
- 04. 혼동 행렬과 분류 리포트를 통해 모델이 어느 데이터에서 주로 오답을 내는지 세부적으로 파악한다.
- 05. 오답 분포를 히트맵으로 한눈에 파악하고, 교차 검증을 통해 여러 모델 및 파라미터 중 최적을 찾아낸다.
- 06. 단일 변수 데이터를 이용해 단순 선형 회귀 모델을 구축하고 시계열 데이터의 미래 추세를 예측한다.
- 07. 특성이 여러 개인 다중 선형 회귀의 필요성을 이해하고, 주택 가격 예측을 위한 데이터를 탐색한다.
- 08. 다중 선형 회귀 모델을 학습시키고 예측 오차를 수치화하며, 타 선형 모델과 성능을 교차 비교한다.
- 09. 정답이 없는 비지도 학습의 특성을 파악하고, 고차원 데이터를 분석이 가능하도록 저차원으로 축소해 시각화한다.
- 10. 정답 없이 유사한 데이터를 묶는 K-Means 군집화 알고리즘의 작동 원리를 파악하고 붓꽃 데이터를 탐색한다.
- 11. K-Means 모델로 붓꽃 데이터를 군집화한 뒤, PCA 차원 축소로 시각화하고 타 군집화 알고리즘과 비교 분석한다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.