윤재성의 인공지능 개발 AI Part 2 실전 머신러닝 알고리즘 A to Z 마스터

"데이터 분석 그 이상, 예측 모델의 설계부터 최적화까지 (총 29강)" 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.

(5.0) 수강평 3개

수강생 30명

난이도 초급

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먼저 경험한 수강생들의 후기

5.0

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이종원

32% 수강 후 작성

좋으네

5.0

뒤안길

100% 수강 후 작성

정리차원에서 괜찮았습니다.

5.0

Jang Jaehoon

10% 수강 후 작성

좋은 강의 감사합니다!

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • - 회귀와 분류 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 날카로운 안목

  • - 데이터 특성에 맞는 최적의 알고리즘(KNN, SVM, Tree 등) 선택 능력

  • - 고성능 앙상블 모델을 자유자재로 다루는 모델링 스킬

  • - 복잡한 전처리 과정을 하나로 묶는 머신러닝 파이프라인 설계 능력

  • - 데이터의 차원을 줄이거나 그룹화하여 새로운 인사이트를 찾는 기술

강의 소개

: "데이터 분석 그 이상, 예측 모델의 설계부터 최적화까지 (총 29강)"

 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.

선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘(LGBM, XGBoost, CatBoost)까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 알고리즘들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 세계로 들어오세요.

 

 

이 강의만의 핵심 포인트

* 알고리즘 딥다이브: 기초 KNN부터 최신 부스팅 모델까지 10종 이상의 알고리즘 학습

* 철저한 성능 검증: 단순 학습이 아닌, 일반화 성능과 검증 전략(CV)의 심도 있는 이해

* 피처 엔지니어링: 모델의 성능을 결정짓는 핵심 피처 추출 및 전처리 전략 전수

* 하이퍼파라미터 튜닝: GridSearch, RandomSearch 등 최적의 모델을 찾는 튜닝 기술

* 비지도 학습 정복: 군집화, 차원 축소 등 정답이 없는 데이터에서의 인사이트 도출

  



 

📱 커리큘럼 & 프로젝트 미리보기


✒ Section 1. 머신러닝 입문 및 준비 (1강 ~ 5강)

강의 로드맵과 머신러닝의 큰 그림을 그립니다. 라이브러리 설치 후 간단한 모델을 직접 돌려보며 전체적인 흐름을 빠르게 파악합니다.

주요 학습: 머신러닝 개요, 개발환경 구축, 머신러닝 맛보기


✒Section 2. 모델링의 기본, 데이터 전처리 (6강 ~ 8강)

데이터 분석 단계에서 배운 내용을 머신러닝 관점에서 재해석합니다. 모델이 학습하기 가장 좋은 형태로 데이터를 가공하는 집중 훈련을 진행합니다.

핵심 기술: 특성 공학(Feature Engineering), 범주형 데이터 처리, 스케일링

 

✒ Section 3. 평가 및 검증 전략 (9강 ~ 14강)

"내 모델이 정말 좋은 모델인가?"라는 질문에 답하는 과정입니다. 과적합을 방지하고 일반화 성능을 높이는 고수들의 전략을 배웁니다.

주요 학습: 데이터 분할, 회귀/분류 평가지표, 하이퍼파라미터 튜닝, 핵심 피처 추출


✒ Section 4. 지도학습 알고리즘 정복 (15강 ~ 25강)

머신러닝의 꽃, 다양한 알고리즘을 하나씩 파헤칩니다. 단순 이론을 넘어 각 알고리즘의 장단점과 사용 시점을 익힙니다.

핵심 모델: 선형 모델, SVM, 결정 트리, 랜덤 포레스트

고급 모델: LGBM, XGBoost, CatBoost (3대 부스팅 모델 완벽 정복)


✒ Section 5. 비지도 학습 및 효율화 (26강 ~ 29강)

데이터의 숨겨진 구조를 찾는 비지도 학습과 전체 공정을 자동화하는 파이프라인 구축을 학습합니다.

주요 학습: 차원 축소(PCA), 군집화(Clustering), 머신러닝 파이프라인(Pipeline)


 

✒ 지식공유자 소개

윤재성(멋쟁이 사자처럼 데이터 분석 주강사 )


개발 경력 
• SKT "아일랜드 어드벤쳐" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• KT " 퀴즈사커" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• SK "모바일 공인중개사" 런칭 
• 아이폰 "한자통" 앱개발 
• 아이폰 "헬스 트레이닝" 앱개발 
• KT/SK 일본 남코 "데일즈 오브 코몬즈" 콘텐츠 개발 
• KT 미니 게임(야금야금 땅따먹기, 알라딘의 요술램프,미스터리 블록탐정단,BUZZ and BUZZ)개발

강의 경력 
삼성멀티캠퍼스, 부산정보산업진흥원, 전주정보문화산업진흥원, 인천정보산업진흥원, 한국전파진흥원, SK C&C, T 아카데미, 한국로봇산업진흥원, 대전 ETRI, 삼성전자, nica 교육센터, 한국생산성본부, 한화 S&C, 삼성전자, LG전자, SK C&C 등 국내 유명 기업 현직 재작자 및 미취업자를 대상으로 강의 및 개발 19년차 경력을 갖춘 베테랑 강사입니다. 

강의 분야 
자바, 안드로이드, 프레임워크, 데이터베이스, UML, 아이폰, 빅데이터 처리 및 분석, 파이썬, 사물인터넷, R/파이썬을 활용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 AI, 스파크 분야 등의 분야에 대해 강의합니다. 다양한 경험을 녹여 최대한 쉽게 설명하고, 실습에 적용하도록 예제를 만들고 설명을 할 수 있도록 강의를 구성하고 있습니다. 오프라인 수업이 아니므로 모르는 것은 질문&답변을 이용 해주세요. 꼭 해결 해드리겠습

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • - 본격적인 AI 모델링의 길로 들어서고 싶은 분: 데이터 분석 기초(Numpy, Pandas)는 마쳤지만, 이를 활용해 미래를 예측하는 인공지능 모델을 만드는 방법이 막막하신 분들께 추천합니다.

  • - 알고리즘의 '선택 기준'이 필요하신 분: 수많은 머신러닝 알고리즘 중 어떤 상황에 어떤 모델을 써야 할지, 각 모델의 장단점을 명확히 비교하고 싶은 예비 데이터 사이언티스트에게 필수적인 과정입니다.

  • - 최신 앙상블 모델을 정복하고 싶은 분: 랜덤 포레스트를 넘어 현업과 경진대회(Kaggle 등)에서 필수로 쓰이는 LGBM, XGBoost, CatBoost의 실무 활용법을 익히고 싶은 분들께 강력 추천합니다.

  • - 모델의 성능을 끝까지 끌어올리고 싶은 분: 단순 구현에 그치지 않고, 하이퍼파라미터 튜닝과 검증 전략(CV)을 통해 모델의 '일반화 성능'을 극대화하는 중급 테크닉이 필요하신 분들께 적합합니다.

  • - 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 싶은 분: 데이터 전처리부터 모델 평가까지의 복잡한 과정을 하나로 연결하는 파이프라인(Pipeline) 구축 능력을 갖추고 싶은 현업 개발자 및 분석가에게 추천합니다.

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본 문법과 데이터 분석 라이브러리(Numpy, Pandas)에 대한 기초 지식이 필요합니다.

  • 데이터 핸들링이 낯설다면 [필수 선수과정] 파이썬 데이터 분석 마스터를 먼저 수강하시길 권장합니다.

안녕하세요
소프트캠퍼스 윤재성입니다.

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AI 관련 분야 및 다양한 강의 및 컨텐츠 구매 문의 raputa@nate.com 및 전화 02-553-0824 로 연락 주시면 됩니다.

감사합니다.

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수강평

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3개

5.0

3개의 수강평

  • Jang Jaehoon님의 프로필 이미지
    Jang Jaehoon

    수강평 860

    평균 평점 4.9

    5

    10% 수강 후 작성

    좋은 강의 감사합니다!

    • 뒤안길님의 프로필 이미지
      뒤안길

      수강평 74

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      정리차원에서 괜찮았습니다.

      • 이종원님의 프로필 이미지
        이종원

        수강평 5

        평균 평점 4.2

        수정됨

        5

        32% 수강 후 작성

        좋으네

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