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BEST 데이터 사이언스 인공지능
머신러닝 이론 및 파이썬 실습
(4.7)
95개의 수강평 ∙ 8046명의 수강생

무료

지식공유자 : Minsuk Heo
총 19개 수업˙총 2시간 46분
평생 무제한 수강
수료증 미발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
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초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 사이언스] 강의입니다.

머신러닝 총정리 강의입니다. 실무 경험을 토대로하여 짧고 알기쉬운 동영상 강의로 이루어져있습니다.

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.
안녕하세요
Minsuk Heo 입니다.
Minsuk Heo의 썸네일
커리큘럼 총 19 개 ˙ 2시간 46분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 환경설정
초간단 머신러닝 개발 환경 세팅하기 (with 아나콘다) 09:00
주피터 노트북 사용법 [기초편] 미리보기 15:00
섹션 1. kNN(k-Nearest Neighbors)
섹션 2. 의사결정트리(Decision Tree)
의사결정트리 알고리즘 쉽게 이해하기 06:00
ID3 알고리즘 수학적 접근 03:00
섹션 3. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류
확률 (Probability) 쉽게 이해하기 02:00
베이즈 정리 (Bayes' Theorem) 쉽게 이해하기 04:00
섹션 4. Linear regression(선형회귀)
linear regression (선형회귀) 이해하기 10:00
섹션 5. kmean 클러스터링
kmean 클러스터링 알고리즘 및 파이썬 실습 11:00
섹션 6. 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
섹션 7. 오버피팅(overfitting)& 언더피팅(underfitting)
오버피팅 (overfitting) 04:00
오버피팅, 언더피팅 제대로 이해하고 극복하기 17:00
섹션 8. Norm(L1, L2)
벡터의 크기 또는 길이 측정 시 사용하는 개념 08:00
섹션 9. PCA 주성분분석
PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현 09:00
섹션 10. Confusion Matrix(혼동행렬)
Confusion Matrix 알고리즘 및 파이썬 실습 05:00
섹션 11. 다중 분류 모델 성능 측정
accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification 15:00
강의 게시일 : 2017년 12월 29일 (마지막 업데이트일 : 2018년 10월 16일)
수강평 총 95개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
4.7
95개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 좋아요 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
신민수 thumbnail
Good!!
2021-04-20
ldiablo90 thumbnail
더 많은 강의가 나왔으면 좋겠네요
2021-04-29
옥창수 thumbnail
좋은 강의 감사드립니다.
2021-03-18
선우미 thumbnail
다양한 예제와 파이썬 코드를 강의에 활용해주셔서 이해하는데 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다. 다음 강의도 시청하겠습니다~
2021-03-22
양성민 thumbnail
정말 좋은 학습 시간이었습니다. 감사합니다. 도움이 많이 되었습니다.
2018-11-19

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