머신러닝 이론 및 파이썬 실습
머신러닝 이론 및 파이썬 실습
수강정보
(62개의 수강평)
7069명의 수강생
스킬태그 #Python, #머신러닝
무료
지식공유자 : Minsuk Heo
19회 수업 · 총 2시간 46분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 미발급 강의
수강 난이도 : 초급

이 강의는

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.

공개 일자

2017년 12월 29일 (마지막 업데이트 일자 : 2018년 10월 16일)
4.8
62개의 수강평
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irepairsmartphone 4일 전
어렵게 보이는 개념들을 쉽게 접근하게 될 수 있었습니다. 타이타닉 생존자 프로젝트를 다룬 것을 주관적으로 실습하게 된 것이 큰 도움이 되었구요 각각의 이론을 이해할 수 있어서 좋았습니다. 강의에 감사합니다.
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양성민 2018.11.19
정말 좋은 학습 시간이었습니다. 감사합니다. 도움이 많이 되었습니다.

교육과정

모두 펼치기 19 강의 2시간 46분
섹션 0. 환경설정
2 강의 24 : 00
초간단 머신러닝 개발 환경 세팅하기 (with 아나콘다)
09 : 00
주피터 노트북 사용법 [기초편]
15 : 00
섹션 1. kNN(k-Nearest Neighbors)
1 강의 03 : 00
섹션 2. 의사결정트리(Decision Tree)
2 강의 09 : 00
의사결정트리 알고리즘 쉽게 이해하기
06 : 00
ID3 알고리즘 수학적 접근
03 : 00
섹션 3. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류
2 강의 06 : 00
확률 (Probability) 쉽게 이해하기
02 : 00
베이즈 정리 (Bayes' Theorem) 쉽게 이해하기
04 : 00
섹션 4. Linear regression(선형회귀)
1 강의 10 : 00
linear regression (선형회귀) 이해하기
10 : 00
섹션 5. kmean 클러스터링
1 강의 11 : 00
kmean 클러스터링 알고리즘 및 파이썬 실습
11 : 00
섹션 6. 캐글 (Kaggle) - 데이터과학 실전예제 다루기
4 강의 45 : 00
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)
2 강의 21 : 00
오버피팅 (overfitting)
04 : 00
오버피팅, 언더피팅 제대로 이해하고 극복하기
17 : 00
섹션 8. Norm(L1, L2)
1 강의 08 : 00
벡터의 크기 또는 길이 측정 시 사용하는 개념
08 : 00
섹션 9. PCA 주성분분석
1 강의 09 : 00
PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현
09 : 00
섹션 10. Confusion Matrix(혼동행렬)
1 강의 05 : 00
Confusion Matrix 알고리즘 및 파이썬 실습
05 : 00
섹션 11. 다중 분류 모델 성능 측정
1 강의 15 : 00
accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification
15 : 00
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