[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초
[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초
수강정보
(1개의 수강평)
32명의 수강생
49,500원
지식공유자 : 코코
23회 수업 · 총 5시간 1분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 초급

이 강의는

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

이런 걸 배워요

  • 통계학에 대한 기초 개념
  • 머신러닝을 위한 통계학의 개념
  • 회귀분석
  • R을 통한 회귀분석

이 강의에서는!
통계학 기초통계학을 기반으로 한
회귀분석에 대해 알려드립니다.

👨‍🎓 강의 소개

머신러닝과 인공지능을 공부하는 데 꼭 필요한 통계학의 개념에 대해 다루고,
머신러닝의 가장 기초적인 회귀 모델에 대해 통계학적으로 접근하여 다룹니다.
더불어, R언어를 활용한 회귀분석까지 함께 진행합니다.

📜 강의 구성

📈 통계학기초

모집단과 표본집단, 평균과 분산, 확률 변수와 확률 분포에 대해 이야기합니다. 

📉 추정과 검정

통계학적 가설을 세우고 가설에 대해 통계학적 자료를 바탕으로 검정하는 방법에 대해서 배웁니다.
통계학에는 많은 가설검정이 있지만, 본 강의에서는 주로 많이 사용하는 가설검정에 대해 다룹니다. 일반적인 머신러닝 / 데이터 분석에서는 모델과 변수의 유의성 검정 외에는 잘 활용되지 않기 때문입니다. 

📊 통계학을 기반으로 한 회귀분석

회귀분석은 머신러닝이나 인공지능을 공부하는 분들이 가장 먼저 배우는 분석 방법입니다. 그만큼 쉬우면서도 중요한 내용이기 때문입니다. 중요한 내용이기 때문에 확실히 짚고 넘어가는게 좋습니다. 본 강의에서는 회귀모델을 통계학적으로 접근하고 수학적인 증명과 개념적인 해석을 함께 진행합니다.  

  

🙆🏻‍♂ 선수 학습 강의

이 강의를 수강하시기 전, R프로그래밍 기초 다지기DS와 AI의 개념 강의를 먼저 학습해주세요!

R프로그래밍 기초 다지기
데이터 분석을 시작하는 분들을 위한 R 프로그래밍 기초
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
데이터사이언스, AI에 대해 처음 알아보는 기초 개념

도움 되는 분들

  • 머신러닝을 처음 공부하시는 분들
  • 통계학 조금이라도 알고 시작하고 싶으신 분

선수 지식

  • 고등학교 통계학/수학 수준

지식공유자 소개

학부에서는 통계학을 전공하고 현재는 산업공학(인공지능)을 공부하고 있는 박사과정생입니다.

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016) 

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :) 

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

 

교육과정

모두 펼치기 23 강의 5시간 1분
섹션 0. 통계학 기초
10 강의 129 : 48
모집단과 표본집단
09 : 27
표본평균과 표본분산
14 : 38
통계학적 자료
07 : 17
확률변수와 확률분포
10 : 02
기대값과 분산
12 : 59
변수간의 관계
23 : 51
이항분포, 균등분포, 정규분포
13 : 02
중심극한정리
09 : 25
T분포와 F분포 자유도의 개념
11 : 42
점추정과 구간추정
17 : 25
섹션 1. 회귀분석
10 강의 140 : 57
회귀분석이란
23 : 17
회귀 계수를 추정하는 방법
08 : 29
R_squared
10 : 36
단순 성형 회귀 모델의 검정
13 : 50
다중 선형 회귀 분석
14 : 47
다중 선형 회귀 모델의 검정
11 : 39
다중공선성이란
24 : 55
변수 선택법
10 : 57
회귀 분석의 진단
14 : 24
회귀 분석 정리
08 : 03
섹션 2. 회귀분석실습
2 강의 31 : 14
회귀분석 실습 (1)
15 : 53
회귀분석 실습 (2)
15 : 21
섹션 3. 강의자료
1 강의
강의자료

공개 일자

2020년 4월 13일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 4월 13일)

수강 후기

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

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gisung0514 17일 전
고등학교 수학 수준이라 해서 쉬울 줄 알았는데 많이 어려운 부분이 많았어요ㅠ그래도 정말 체계적으로 잘 설명해주셔서 좋았던 것 같습니다
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