[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 대시보드

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 강의는  상세한 설명과 쉬운 도표로 핵심 이론을 정리하고, 다양한 실전 문제를 머신러닝으로 해결해 가면서 머신러닝을 체득할 수 있게 만들었습니다. 이론 위주의 머신러닝 강의가 아닌, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실전 업무에 머신러닝을 적용할 수 있는 가이드를 제공해 드립니다.

이를 이해 모든 것이 잘 정제된 데이터가 아닌 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 데이터 전처리에서부터 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파라미터 튜닝 등 머신러닝 모델 구성을 위한 전반적인 프로세스를 예제를 통해 직접 수행해 보면서 머신러닝 능력치를 최대한으로 끌어올릴 수 있도록 내용을 구성했습니다.

또한 XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법에 대해 매우 상세하게 설명드리고 있습니다.

기존 내용과 더불어 개정판에서는 아래의 내용을 추가적으로 다루고 있습니다. 

🤖 실무에 머신러닝 애플리케이션을 자신있게 적용하는 전문가 수준으로 가이드 해드릴 것입니다.

머신러닝 코딩 구현은 단순히 머리나 눈으로 이해한다고 되는게 아닙니다. 직접 구현해 보지 않으면 결코 머신러닝 전문가가 될 수 없습니다. 잘 정의된 핵심 개념의 설명과 풍부한 응용및 실습 예제를 통해 여러분을 실무에 머신러닝 애플리케이션을 자신있게 적용하는 전문가 수준으로 가이드 해드릴 것입니다.

이번 강의에서는 책에서 지면의 제약상 하기 어려웠던 많은 부분들에 대해서 보다 상세한 설명을 강화하였고, 특히 👨🏻‍💻 예제 코드들에 대해서는 Line by Line, 차근차근 풀어가면서 최대한 쉽게 이해 시켜드릴 수 있게 많은 노력을 기울였습니다.

머신러닝을 아예 모르시는 분을 위한 입문자용 강의는 아니지만, 머신러닝의 기본 개념을 입문서나 다른 동영상 강의로 익히신 뒤에 이 강의를 들으신 다면 매우 빠르게 머신러닝 실력을 업그레이드할 수 있을 것입니다.  가까운 대형 서점에 방문하셔서 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 가볍게 리뷰해 보신다면 본 강의가 여러분께 적합할 지 쉽게 판단하실 수 있을 것입니다.

강의에 사용되는 소스 코드는 https://github.com/chulminkw/PerfectGuide 에서 다운로드 받으 실 수 있습니다.

인프런이 만난 사람
권철민님 인터뷰를 읽어보세요 | 보러가기

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길을 아는 것과 그 길을 걷는 것은 다릅니다. 본 강의는 여러분들이 머신러닝을 실무에 적용할 수 있는 경지에 도달하도록 도와주는 훌륭한 가이드가 될 것입니다.