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데이터 사이언스 데이터 분석

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지) 대시보드

13명이 수강하고 있어요.

25%

24,750원

33,000원
지식공유자: 아이리포
총 28개 수업 (8시간 8분)
수강기한: 
12개월
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

✍️
이런 걸
배워요!
머신러닝과 딥러닝의 개념, 머신러닝 주요 프로세스
머신러닝 모델의 성능을 높이기 위한 방법들: 전처리, 교차검증, 차원축소, 이른 학습 종료
실습을 바탕으로 배우는 회귀/분류/군집 등 다양한 머신러닝 모델
인공신경망의 특징과 구성, 학습 절차
CNN과 RNN, 이미지와 텍스트 처리를 위한 인공신경망

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
파이썬의 기본 문법은 배웠는데, 그 다음 뭘 해야 할지 모르겠는 분들
요즘 대세라는 AI로 일 좀 편하게 하고 싶은 분들
미래의 알파고 개발자가 될 분들

안녕하세요
아이리포 입니다.
아이리포의 썸네일

빅데이터, 인공지능 분야의 교육 콘텐츠를 개발하고 운영하는 데이터 교육 전문기업입니다.

 

인스타그램: https://www.instagram.com/ilifo0182/

유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCYqYscK7l_1Z5AT1Of0KUkQ

커리큘럼 총 28 개 ˙ 8시간 8분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 머신러닝, 딥러닝이 무엇인가요?
섹션 1. 머신러닝 프로세스
문제 정의, 데이터 전처리 미리보기 25:18
학습, 평가 18:35
실습 - 와인 데이터 분류 23:25
섹션 2. 분류 모델의 성능 개선 방법
분류모델의 종류 - KNN, SVC, 로지스틱회귀 미리보기 19:21
데이터 기반 성능 개선 방법 10:15
실습 - 교차검증, 스케일링 20:38
실습 - 차원축소 09:22
모델 기반 성능 개선 방법 20:38
실습 - 유방암 데이터 분류 30:19
섹션 3. 회귀 모델 - 집값을 예측한다고?
회귀 알고리즘 미리보기 18:42
회귀 모델의 평가 방법 13:14
실습 - 보스턴 집값 예측 27:42
섹션 4. 군집 모델
군집 모델(1) 미리보기 19:43
군집 모델(2) 10:00
실습 - K-means 알고리즘 15:49
섹션 5. 인공신경망을 만들자!
인공신경망 미리보기 18:12
인공신경망의 학습 18:34
인공신경망 설계 12:45
실습 - concrete 데이터 학습 17:34
섹션 6. CNN과 이미지 처리
CNN이란? 미리보기 23:15
CNN 기반 인공신경망 학습하기(손글씨 데이터 학습) 21:05
똑똑한 인공신경망 활용하기(VGGNet, ResNet, Inception, Xception) 23:47
섹션 7. RNN과 자연어 처리
RNN이란? 미리보기 11:40
실습 - 영화평 감성분석 13:43
인코더, 디코더, 어텐션 18:48
강의 게시일 : 2024년 04월 04일 (마지막 업데이트일 : 2024년 04월 11일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
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