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머신러닝
조선화 교수님 강원대학교 컴퓨터 과학 박사 졸업
| 강의 신청하기 | 총 합계금액 : 90,000원 |
| 제목 | 강의시간 | 상세내용 |
|---|---|---|
| 오리엔테이션 | ||
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[0강] OT
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0 :
05 :
04
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OT | ||
| 1장. 머신러닝의 기초 | ||
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[1강] 머신러닝의 개요, 연대기
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0 :
39 :
35
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머신러닝이란,머신러닝의 학습프로세스와 종류, 머신러닝 연대기 | ||
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[2강] 머신러닝 환경 구축하기
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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
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0 :
51 :
20
|
|
넘파이란, 넘파이 배열 객체 다루기 | ||
|
[5강] 넘파이 배열 연산, 비교 연산과 데이터 추출
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0 :
52 :
56
|
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넘파이 연산, 데이터 추출, 개념완성 연습문제 | ||
| 4장 판다스 | ||
|
[6강] 판다스란?, 데이터 추출
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0 :
33 :
49
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|
판다스의 이해, 데이터 추출 | ||
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[7강] 그룹별 집계, 병합과 연결
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0 :
48 :
28
|
|
집계와 병합, 연결, 개념완성 연습문제 | ||
| 5장. 데이터 시각화 | ||
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[8강] 맷플롯립(Matplotlib)
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0 :
49 :
57
|
|
데이터 시각화의 이해, 맷플롯립 | ||
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[9강] 시본(Seaborn), 플롯리(Plotly)
|
0 :
41 :
07
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시본(Seaborn), 플롯리(Plotly), 개념완성 연습문제 | ||
| 6장. 데이터 전처리 | ||
|
[10강] 데이터 전처리의 기초, 전략
|
0 :
45 :
49
|
|
데이터 전처리의 기초, 전략 | ||
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[11강] 데이터 전처리의 실습
|
0 :
49 :
21
|
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데이터 전처리의 방법,개념완성 연습문제 | ||
| 7장. 선형회귀의 기초 | ||
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[12강] 선형회귀의 이해, 선형회귀의 기초 수식, 최소자승법으로 선형회귀 풀기
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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 | ||
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[15강] 사이킷런을 이용한 선형회귀
|
0 :
35 :
37
|
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사이킷런 선형회귀 | ||
| 9장. 로지스틱 회귀의 기초 | ||
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[16강] 로지스틱 회귀란?, 분류 문제의 성능지표, 로지스틱 회귀 구현하기
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0 :
41 :
44
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로지스틱 회귀의 개념, 분류문제의 성능지표, 회귀의 구현 | ||
| 10장. 로지스틱 회귀의 심화 | ||
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[17강] 다중클래스 분류와 소프트 맥스 분류, ROC 커브와 AUC 코드구현
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0 :
45 :
09
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다중클래스 분류와 소프트맥스 분류, 다중클래스 분류를 코드로 구현, ROC 커브와 AUC | ||
| 11장. 나이브 베이지안 분류기 | ||
|
[18강] 베이즈 정리의 이해, 분류기 구현
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0 :
34 :
01
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베이즈 정리의 이해, 베이즈 분류기 구현하기, 나이브 베이지안 분류기 구현하기(1/2) | ||
|
[19강] 나이브 베이지안 분류기 구현, 분류 연습
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0 :
51 :
58
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나이브 베이지안 분류기 구현하기(2/2), 20newsgroup으로 분류 연습하기 | ||
| 12장. 의사결정 트리 | ||
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[20강] 의사결정트리의 개념과 알고리즘(ID3, C4.5)
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0 :
46 :
25
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의사결정트리의 개념과 알고리즘(ID3, C4.5) | ||
|
[21강] 의사결정트리 알고리즘의 다양한 변형과 구현
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0 :
48 :
00
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|
의사결정트리 알고리즘의 다양한 변형과 구현 | ||
| 13장. 앙상블 | ||
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[22강] 앙상블의 개념, 방법
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0 :
44 :
44
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|
앙상블의 개념, 방법 | ||
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