파면 팔수록 쉽고 재미있는 머신러닝
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파면 팔수록 쉽고 재미있는 머신러닝
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총 79 강의 / 총 16시간 37분
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Jupyter notebook을 통해 머신러닝을 실습해보고 기초 이론을 공부하실 수 있습니다! 코드 하나하나 상세히 설명하기 때문에 처음 코딩하시는 분들도 충분히 공부하실 수 있습니다

클래스 소개

무엇을 배울 수 있나요?
  • 주피터 노트북을 사용하여 머신러닝 실습
누가 배우면 좋을까요?
  • 머신러닝을 처음 들어보거나 개념에 대해 잘 모르는 분
  • 머신러닝을 기초부터 공부하고 싶은 분
#인공지능 #머신러닝 #파이썬 #python #한국정보화진흥원 #모델 #데이터 #특징 #사용 #관련 #회귀 #이용 #함수 #훈련 #행렬 #예측 #부분 #테스트 #도록 #실습

왜 배워야 할까요? 

머신러닝은 2000년대부터 급격히 발전하기 시작하여 현재 딥러닝까지 탄생하게 되었습니다.
머신러닝 단어를 이제는 뉴스나 인터넷에서도 쉽게 찾아볼 수 있게 되었습니다.
머신러닝의 중요성이 커지는 만큼 머신러닝에 대해 알고 있어야 합니다!
머신러닝의 개념부터 차근차근 공부해봅시다!

어떤 내용을 배우는지
살펴볼까요?

  • 머신러닝 개요
  • 파이선 numpy
  • 파이선 pandas
  • 데이터 시각화 matplotlib
  • 머신러닝을 위한 통계학
  • scikit-learn
  • 머신러닝 교차검증
  • 머신러닝 실습
  • 선형회귀 모델
  • 의사결정트리
  • 앙상블 기법
  • knn
  • 나이브 베이즈
  • 추천 엔진 개념과 종류

[강의 미리보기]

강사 소개

데이터사이언스 AI
데이터사이언스 AI 
안녕하세요 :)
<데이터사이언스> 분야의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다.
데이터사이언스 분야에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁
저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다.
“누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.

크리에이터 소개

K-ICT 빅데이터센터
K-ICT 빅데이터센터
구독자 5020 명
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커리큘럼

Part 1. 머신러닝

Chap 1. 머신러닝 개념
Chap 2. 데이터 핸들링: 파이썬과 넘파이
Chap 3. Matplotlib
Chap 4. 통계학?핵심 개념
Chap 5. Scikit-Learn
Chap 6. 교차 검증
Chap 7. 회귀분석
Chap 8. 지도 학습 알고리즘: 의사결정 트리
Chap 9. 로지스틱 회귀
Chap 10. 지도 학습 알고리즘: K-최근접 이웃(knn)
Chap 11. 지도 학습 알고리즘:나이브 베이즈
Chap 12. 추천 시스템

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