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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
권 철민
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.
Basic
Python, 머신러닝, 통계
딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)
수강생 580명
난이도 초급
수강기한 무제한
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
leon.park
쉽고 친절히 설명해주셔서 도움이 많이 되고 있습니다.
5.0
dongun9268
현재 섹션9까지 들었는데 최고의 강의인 것 같습니다. 혹시 object detection 같은 advanced 강의는 언제쯤 올라올 예정인가요?
5.0
lovewrite030110
고퀄리티의 자료와 자세한 설명 덕에 쉽게쉽게 완강한 것 같습니다. 강의력이 정말 좋으신 것 같네요. 중요한 부분을 반복해서 알려주셔서 저도 모르게 이해하고 있었습니다. 제가 아마 transformer강의를 들을 생각인데, 혹시 object detection 강의는 지금 나와있는 개정판 강의를 들으면 될까요? 아니면 새로운 버전으로 내실 생각인가요? 추가적으로 혹시 diffusion 관련 강의는 계획 중에 없으신가요? 강의력과 구성이 좋으셔서 관련 강의들이 나오면 다 팔로우할 생각입니다. 정말 좋은 강의 감사드립니다.
딥러닝, CNN을 이루는 핵심 기술 요소 및 주요 모델 이해
Pytorch를 활용한 모델 구축 및 학습 과정의 이해
CNN을 활용한 이미지 분류와 성능 최적화 기법
Pretrained 모델과 Fine Tuning을 활용한 성능 개선
다양한 이미지 Augmentation 기법과 이를 활용한 모델 성능 향상 기법
이미지 전처리, 데이터 가공, 모델 생성, 최적 성능 개선, 성능 평가 등 실무 딥러닝 개발 워크플로우
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝과 CNN에 대한 역량을 크게 향상 시키고 싶은 분
자신있게 파이토치(Pytorch) 활용 능력을 끌어올리고 싶으신 분
컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 이미지 분류 모델을 활용하고자 하시는 분
Kaggle이나 데이콘의 이미지 분류 경진대회를 준비하시는 분
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 머신러닝 완벽 가이드의 전반부 처음부터 섹션 4장 평가(Evaluation)까지 기초 이해
27,378
명
수강생
1,442
개
수강평
4,043
개
답변
4.9
점
강의 평점
14
개
강의
(전) 엔코아 컨설팅
(전) 한국 오라클
AI 프리랜서 컨설턴트
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자
전체
217개 ∙ (41시간 33분)
해당 강의에서 제공:
6. 섹션 개요
00:30
7. 머신러닝의 이해
12:28
8. 딥러닝 개요
13:05
9. 딥러닝의 장단점과 특징
16:03
18. argmax 사용하기
07:35
20. 다양한 인덱싱
11:56
22. 섹션 개요
02:22
25. 경사하강법의 이해
17:43
29. 확률적 경사하강법 구현하기
10:11
30. 미니 배치 경사하강법 구현하기
11:55
전체
40개
5.0
40개의 수강평
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
현재 섹션9까지 들었는데 최고의 강의인 것 같습니다. 혹시 object detection 같은 advanced 강의는 언제쯤 올라올 예정인가요?
오, 칭찬 넘 감사드립니다. 후속 강의는 올해 가을 되기 전에 완료할 생각입니다.
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
고퀄리티의 자료와 자세한 설명 덕에 쉽게쉽게 완강한 것 같습니다. 강의력이 정말 좋으신 것 같네요. 중요한 부분을 반복해서 알려주셔서 저도 모르게 이해하고 있었습니다. 제가 아마 transformer강의를 들을 생각인데, 혹시 object detection 강의는 지금 나와있는 개정판 강의를 들으면 될까요? 아니면 새로운 버전으로 내실 생각인가요? 추가적으로 혹시 diffusion 관련 강의는 계획 중에 없으신가요? 강의력과 구성이 좋으셔서 관련 강의들이 나오면 다 팔로우할 생각입니다. 정말 좋은 강의 감사드립니다.
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