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[개념완성] 머신러닝

조선화 교수님 강원대학교 컴퓨터 과학 박사 졸업

  • 수강료: 90,000할인적용화살표 72,000
  • 강의 수: 22강
  • 배수: 3배수
  • 수강기간: 50일
  • 과정: 개념완성
  • 맛보기:
강의 신청하기   총 합계금액 : 72,000
* 모바일 강좌는 안드로이드, IOS 운영체제의 스마트폰과 태블릿 PC에서 수강하실 수 있습니다.
* 모바일 강좌는 PC강좌의 30%금액이며, 단독수강은 불가합니다.
* 수강신청 시 [MY캠퍼스]-[수강중인강의] 에서 PDF 강의교재를 열람/다운하실 수 있습니다.
* PC, 모바일 강좌 모두 3배수 수강 가능합니다.
강좌소개
- 난이도에 흔들리지 않는 실력을 다질 수 있는 강좌
- 대학 교과과정 중심의 Chapter별 상세개념정리와 명쾌한 예제문제풀이 강좌
교육대상
- 공과대학(컴퓨터 전공학과 등) 학부생 및 대학원생
- AI엔지니어,데이터사이언티스 등 관련 자격증 준비중인 수험생
교재정보 및 참고문헌
- IT CookBook 데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝, 최성철 저, 한빛아카데미

커리큘럼

커리큘럼
제목 강의시간 상세내용
오리엔테이션
[0강] OT
0 : 05 : 04
OT
1장. 머신러닝의 기초
[1강] 머신러닝의 개요, 연대기
0 : 39 : 35
머신러닝이란,머신러닝의 학습프로세스와 종류, 머신러닝 연대기
[2강] 머신러닝 환경 구축하기
0 : 28 : 32
머신러닝 환경 구축하기
2장. 데이터의 이해
[3강] 피쳐의 개념 및 종류, 데이터 다루기
0 : 42 : 05
피쳐란?, 피쳐의 종류, 데이터를 모델에 대입하기
3장. 넘파이
[4강] 넘파이란? , 넘파이 배열 객체 다루기
0 : 51 : 20
넘파이란, 넘파이 배열 객체 다루기
[5강] 넘파이 배열 연산, 비교 연산과 데이터 추출
0 : 52 : 56
넘파이 연산, 데이터 추출, 개념완성 연습문제
4장 판다스
[6강] 판다스란?, 데이터 추출
0 : 33 : 49
판다스의 이해, 데이터 추출
[7강] 그룹별 집계, 병합과 연결
0 : 48 : 28
집계와 병합, 연결, 개념완성 연습문제
5장. 데이터 시각화
[8강] 맷플롯립(Matplotlib)
0 : 49 : 57
데이터 시각화의 이해, 맷플롯립
[9강] 시본(Seaborn), 플롯리(Plotly)
0 : 41 : 07
시본(Seaborn), 플롯리(Plotly), 개념완성 연습문제
6장. 데이터 전처리
[10강] 데이터 전처리의 기초, 전략
0 : 45 : 49
데이터 전처리의 기초, 전략
[11강] 데이터 전처리의 실습
0 : 49 : 21
데이터 전처리의 방법,개념완성 연습문제
7장. 선형회귀의 기초
[12강] 선형회귀의 이해, 선형회귀의 기초 수식, 최소자승법으로 선형회귀 풀기
0 : 43 : 06
선형회귀의 개념, 기초수식
[13강] 경사하강법으로 선형회귀 풀기, 선형회귀 성능 측정하기, 코드로 선형회귀 구현하기
0 : 46 : 43
선형회귀 풀기, 선형회귀 성능 측정과 코드구현,개념완성 연습문제
8장. 선형회귀의 심화
[14강] 경사하강법의 종류, 과대적합과 정규화
0 : 52 : 13
경사하강법
[15강] 사이킷런을 이용한 선형회귀
0 : 35 : 37
사이킷런 선형회귀
9장. 로지스틱 회귀의 기초
[16강] 로지스틱 회귀란?, 분류 문제의 성능지표, 로지스틱 회귀 구현하기
0 : 41 : 44
로지스틱 회귀의 개념, 분류문제의 성능지표, 회귀의 구현
10장. 로지스틱 회귀의 심화
[17강] 다중클래스 분류와 소프트 맥스 분류, ROC 커브와 AUC 코드구현
0 : 45 : 09
다중클래스 분류와 소프트맥스 분류, 다중클래스 분류를 코드로 구현, ROC 커브와 AUC
11장. 나이브 베이지안 분류기
[18강] 베이즈 정리의 이해, 분류기 구현
0 : 34 : 01
베이즈 정리의 이해, 베이즈 분류기 구현하기, 나이브 베이지안 분류기 구현하기(1/2)
[19강] 나이브 베이지안 분류기 구현, 분류 연습
0 : 51 : 58
나이브 베이지안 분류기 구현하기(2/2), 20newsgroup으로 분류 연습하기
12장. 의사결정 트리
[20강] 의사결정트리의 개념과 알고리즘(ID3, C4.5)
0 : 46 : 25
의사결정트리의 개념과 알고리즘(ID3, C4.5)
[21강] 의사결정트리 알고리즘의 다양한 변형과 구현
0 : 48 : 00
의사결정트리 알고리즘의 다양한 변형과 구현
13장. 앙상블
[22강] 앙상블의 개념, 방법
0 : 44 : 44
앙상블의 개념, 방법
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