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머신러닝 이론 및 파이썬 실습

머신러닝 이론 및 파이썬 실습

(33개의 수강평)

4254명의 수강생

무료

평생
초급
19개 수업, 총 2시간 46분

1. 강좌소개

실무에서 사용되는 머신 러닝의 이론 및 실습을 다룹니다. 실습은 파이썬으로 진행합니다. [?알림?] 지식공유자 허민석 님의 <머신러닝 이론 및 파이썬 실습> 강좌 수강생 여러분!! 본 강좌가 추가 업데이트 되었습니다. ? (2018. 8월 기준) 추가된 강의를 듣고 머신러닝을 더욱 심도있게 공부해보세요!

2. 도움 되는 분들

데이터 분석가 또는 머신러닝 개발자를 꿈꾸는 개발자님들

3. 강좌 특징

강좌는 개념별로 5분에서 15분 사이로 진행합니다. 이론에 사용된 코드는 깃허브에서 직접 다운로드 받아서 실습 가능합니다. GitHub 링크 :  https://github.com/minsuk-heo

4. 강사 소개

현재 삼성 Research in America에서 머신러닝 개발자로 지내고 있어요.

지식공유자 소개

Minsuk Heo

교육과정

환경설정
초간단 머신러닝 개발 환경 세팅하기 (with 아나콘다)
09 : 00
주피터 노트북 사용법 [기초편]
15 : 00
kNN(k-Nearest Neighbors)
kNN 최근접 이웃 알고리즘
03 : 00
의사결정트리(Decision Tree)
의사결정트리 알고리즘 쉽게 이해하기
06 : 00
ID3 알고리즘 수학적 접근
03 : 00
나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류
확률 (Probability) 쉽게 이해하기
02 : 00
베이즈 정리 (Bayes' Theorem) 쉽게 이해하기
04 : 00
Linear regression(선형회귀)
linear regression (선형회귀) 이해하기
10 : 00
kmean 클러스터링
kmean 클러스터링 알고리즘 및 파이썬 실습
11 : 00
캐글 (Kaggle) - 데이터과학 실전예제 다루기
데이터 과학(머신러닝) 실전 예제 다루기
03 : 00
타이타닉 생존자 예측하기 - 데이터 분석
12 : 00
타이타닉 생존자 예측하기- Feature Engineering
17 : 00
타이타닉 생존자 예측하기- modeling, validation, testing
13 : 00
오버피팅(overfitting)& 언더피팅(underfitting)
오버피팅 (overfitting)
04 : 00
오버피팅, 언더피팅 제대로 이해하고 극복하기
17 : 00
Norm(L1, L2)
벡터의 크기 또는 길이 측정 시 사용하는 개념
08 : 00
PCA 주성분분석
PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현
09 : 00
Confusion Matrix(혼동행렬)
Confusion Matrix 알고리즘 및 파이썬 실습
05 : 00
다중 분류 모델 성능 측정
accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification
15 : 00

수강 후기

4.9
33개의 수강평
SeungBum Hong 8달 전
최고의 강의입니다. 다른 강의도 듣고 있는데, 정말 쉽고, 필요한 부분만 골라서 해주시네요. CNN등 딥러닝 관련해서 새로 추가된 내용이 있었는데, 얼마전 다시 들으려고 보니, 빠져 버렸네요^^; 나중에 다시 공개 가능하실때 공개해주시면 정말 도움이 될것 같습니다.
star siniya 2시간 전
좋은 강의 잘 봤습니다:)