도전! 머신러닝 | 핸즈온 머신러닝 2판
도전! 머신러닝 | 핸즈온 머신러닝 2판
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인공지능
New 총 23 강의 / 총 14시간 28분
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초급자를 위한 인공지능 강좌입니다. 인공지능 분야 인기도서인 <핸즈온 머신러닝2판>의 내용을 영상으로 다루고 있습니다. 대표적인 머신러닝의 라이브러리인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 소개합니다.

강좌소개

무엇을 배울 수 있나요?
  • 머신러닝 기초지식
  • 선형 회귀, 릿지 회귀, 리쏘 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 알고리즘 개념
  • PCA, 커널PCZ, KMeans, DBSCAN, 가우시안 혼합 같은 비지도 학습 모델 기초
누가 배우면 좋을까요?
  • 머신러닝 이론과 실무를 배우고 싶은 분
필요한 배경 지식이 있나요?
  • 파이썬(Python)
  • 넘파이(NumPy)

[머신러닝]
배워야 할까요?

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 금융, 의료, 에너지, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주는 중입니다.
빅데이터의 부상으로 다양한 산업 영역에서 문제를 해결하는데 머신러닝을 활용하고 있습니다. 
대용량 데이터와 많은 변수가 있지만 기존 공식이 없는 복잡한 문제나
작업 상황에 머신러닝을 적용한다면 좋은 방안이 될 것입니다.
머신러닝을 배워보고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면,
본 강좌를 통해 머신러닝에 도전하고 인공지능과 좋은 친구가 되기를 바랍니다! 


어떤 내용을 배워볼까요?
본 강의는 머신러닝 분야 핵심 개념과 이론을 이해하기 쉽게 소개합니다.
실전에서 바로 활용 가능한 예제로 모델을 훈련하는 방법을 설명하고 있습니다.

  • 머신러닝 소개
  • 머신러닝 이해하기
  • 분류
  • 모델훈련
  • 서포트 벡터 머신
  • 결정트리
  • 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
  • 차원 축소
  • 비지도 학습

     : 실전 예제로 배우는 머신러닝


강사소개

크리에이터 소개


커리큘럼

Part 1. 머신러닝

Chap 3. 분류
Chap 4. 모델 훈련
Chap 6. 결정트리
Chap 8. 차원 축소
Chap 9. 비지도학습

수강후기

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