[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터 프로필
[신규강의]'서버 없이 쓰는 서버, 구글 Cloud Functions'소개와 릴레이 할인
노마드크리에이터 13일 전

안녕하세요, 노마드크리에이터 수강생 여러분?

강의에 대해 응원과 격려에 감사합니다

7월을 맞아 새로운 강의를 소개해 드리려 합니다.

'서버 없이 쓰는 서버구글 Cloud Functions'  

생소한 영역일 수 있지만 요즘 새롭게 뜨고 있는 영역입니다. 구글 파이어베이스를 이용하면 꼭 자바 스프링 등으로 비용을 들여서 서버를 구축하지 않고도 쉽게 서버의 기능을 만들  있습니다

실제로 [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트강의에서 메일을 보내는 예제나 크리애플 사이트에서 결제를 처리하는 것도 구글 Cloud Functions로 서버없이 간단히 구현하고 있습니다. 구글에서 얼마 전까지는  BaaS(Backend as a Servie)라고 이야기하다가 요즘은  FaaS(Functions as a Service) 라고 자신 있게 홍보하고 있습니다.

 강의에서는 '회원 가입하면 자동으로 축하 메일 발송', 사진을 저장하면 자동으로 썸네일로 크기를 줄여주는 기능외부 머신러닝 Vision API 사진  관련 태그를 찾아주는 방법', 'HTTP 메일과 SMS 메시지를 보내는 내용 같이 실제 프로젝트에 사용할  있는 좋은 예제를 설명하고 실습합니다.

앞으로 '서버 없이  버는 사이트, HTML PWA 웹앱: 개발 /마케팅 '(가제시리즈로 아주 쉽고 가볍게 브랜드 사이트나 광고제휴마케팅으로 수입을 올리는 사이트를 만드는 내용을 만들어나가려 합니다물론 여기에 사용되는 Backend 이번 강의에서 배우는  Cloud Functions 만듭니다.

강의 출시 기념으로 2주간 20% 할인하고 있습니다. 아울러 연관된 웹앱 강의들도 동반 20%할인하고 있습니다.

 기회에 수강하시면 도움 되실  같아요

수강 신청 하기! 

앞으로도  좋은 내용으로 찾아뵙는 노마드크리에이터가 겠습니다.

건강하시고 항상 응원에 감사합니다.

노마드크리에이터 프로필
릴레이 할인행사 안내
노마드크리에이터 26일 전

안녕하세요?

모두 그간 안녕하셨나요? 저를 포함해서 모두 코로나로 답답한 시간을 보내고 있을 것이라 생각되네요.

어제까지 인프런에서 '긴급성장지원금'할인행사를 했습니다. 이번에는 '노마드크리에이터'가 조금이나마 도움을 드리고 고통을 분담하고 지식을 나누고자 독자적인 할인행사를 마련했습니다. 제 모든 강의를 한꺼번에 할인하기는 어렵더라도 강의 일부를 릴레이식으로 할인하려고 해요.

먼저 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트' 강의와 '[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트' 강의를 오늘부터 오는 7월 3일까지 2주간 20% 할인합니다. 

그간 강의를 듣고자 하셨거나 관심있으신 분들 조금이나마 도움이 됐으면 좋겠네요. 여러 분들이 호응해주시면 다른 강의들에 대해서도 다음에 순차적으로 할인행사를 이어나가려고 합니다.

제가 좋아하는 시인인 러시아의 문호 '푸쉬킨'의 싯구를 생각하면서 코로나로 어려운 시기를 이겨나가고자 합니다.

"모든 것은 일순간에 지나가 버리고 지나간 것은 다시 그리워지리니."

모두 건강하시고 하시는 일이 잘 되시길 기원합니다.

노마드크리에이터 프로필
강의자료 도 받고 쿠폰도 받고(쿠폰 이벤트)
노마드크리에이터 1달 전

안녕하세요? 노마드 크리에이터입니다.

새로운 달에도 모두 건강하시길 기원합니다.

인프런에서 노마드 크리에이터 강의가 20개가 됐고 수강생분들이 무려 8,600명을 넘었습니다.

부족한데도 많이 응원해 주셔서 감사하고 여러분들의 질문을 통해서도 많이 공부하고 배우게 됩니다.

그간 질문 중에 강의 자료를 어디에서 다운로드받는지 문의하는 내용이 꽤 있었습니다.

강의에 나름 표시는 했는데 잘 모르는 분들이 가끔 계셔서 방법을 안내해드리면서 감사의 마음으로 이벤트를 작게 준비했습니다.

예제 소스 코드와 실습을 위한 자료는 제 교육 포탈인 크리애플 사이트(www.creapple.com)에서 구독 상관없이 다운받으실 수 있습니다.

쉽게 찾아가시도록 유튜브 동영상도 만들었어요.

오늘부터 자료를 다운로드받으시면 추첨해서 강의 할인 쿠폰을 크리애플에 회원 가입된 이메일로 보내드립니다.

(별도 응모없이 그냥 원하는 자료를 받으시면 됩니다.)

강의 들으시면서 필요한 자료도 얻으시고 아래 강의 할인 쿠폰도 받아보세요.

  • [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라! : 3만 원 할인
  • [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트 : 3만 원 할인
  • [모바일딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트 : 3만 원 할인
  • 크리애플 전 동영상 강의 구독 : 3만 원 할인

준비된 쿠폰이 소진될 때까지 이벤트를 진행하겠습니다. 이번에 반응이 좋으면 수강생 1만 명 넘을 때 더 큰 이벤트를 준비할게요.

크리애플 사이트를 잠시 소개하겠습니다. 벌써 10년이 되어가네요. 지금도 Amazon에 팔리고 있는데 2011년에 처음 쓴 'Building Rich Internet Application using Flex and Java'라는 책을 출판하면서 관련 자료를 공유하려고 크리애플 사이트를 처음 만들었어요. 그 후에도 몇 권의 책을 만들면서 자료를 공유하는 장으로 쓰다가 작년부터 인프런에 강의를 공유하면서 본격적으로 온라인 강의도 같이 개설하고 있어요. 특히 여러 강의를 저렴하게 집중적으로 공부하시도록 구독이라는 개념을 도입했어요. 여러분이 편하신 데로 인프런이나 크리애플에서 강의를 사랑해 주시고 많은 의견 주시면 고맙겠습니다.

건강하고 행복하세요.

 

노마드크리에이터 프로필
(통 큰 업데이트)Keras로 원하는 모델만들기!
노마드크리에이터 2달 전

안녕하세요노마드 크리에이터 수강생 여러분!

여러분들의 좋은 지식을 나누려고 항상 노력하는 노마드 크리에이터입니다.

'[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'과정에서 자기가 원하는 YOLO를 만드는 방법을 소개하고 많은 분이 좋아해 주셨어요. 그리고 'Model 정확도 99% 이상 높이기'라는 특별강의도 칭찬해주시고요.

그러면서 텐서플로 Keras로도 원하는 모델을 만들 수 있는지 궁금해하셨어요.

그래서 만들었습니다! 새로운 강의에 포함할까 생각하다가 기존 강의에 무료로 업데이트해드리기로 통 큰 결정을 했습니다.

YOLO 학습에 사용했던 이미지를 그대로 사용해서 Keras로 학습해서 모델을 만들고 물체를 식별하는 내용입니다. YOLO와 Keras를 학습하는 내용도 배우고 서로 비교할 수도 있겠지요?

모든 강의에 업데이트해 드리고 싶지만, 이 내용을 활용하기 좋은 아래 세 개 강의에 [특별강의]로 포함해 두었습니다.

  • [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!
  • [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
  • [모바일딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트 

그리고 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'강의를 들으시는 분들이 YOLO에 대해 정확히 이해하시도록 강의를 추가했어요. YOLO는 대표적인 SSD(Single Shot Detector)로 이미지에서 물체를 한번에 식별하는 기능을 합니다. 정지이미지냐 동영상이냐는 응용 방식의 문제입니다. 사용자 학습 YOLO를 만들고 나서 웹캠으로 여러 물체를 실시간 판별하는 것을 얼마나 쉽게 만들 수 있는지 강의를 추가했습니다.  섹션 11. 내 '웹캠 동영상으로 사과와 귤을 식별하는 프로그램' 강의를 참조하세요.

지금 만드는 새로운 강의를 살짝 알려드리겠습니다. 딥러닝 기술을 사용하는 로봇을 만들고 있어요. 로봇팔(Robot Arm)도 등장합니다.

기대해 주시고, 강의를 완성하고 다시 안내해 드리도록 하겠습니다.

앞으로도  좋은 내용을 만들어서 공유하는 노마드 크리에이터가 되겠습니다.

모두 건강하세요.

감사합니다

노마드크리에이터 프로필
강의 무료로 드려요! 'Model 정확도 99%이상 높이기' 외 세 가지
노마드크리에이터 2달 전

안녕하세요노마드 크리에이터 수강생 여러분!

여러분들의 수강에 도움을 드리고자 항상 노력하는 노마드 크리에이터입니다.

얼마 전에 [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'과정을 출시하고 약속을 드렸었죠?

일단 한숨만 쉬고 수강생 분들이 관심있는 내용을 특별강의로 만들어서 업데이트하겠다고요.

그레서 무려  가지 특별강의 업데이트를 준비했습니다.

첫째모든 수강생들이 들으실  있는 '[명품강의를 찾아서]Tensorflow in Colab'입니다이번에 강의를 하면서 Custom YOLO  이상  PC에서 만들  없었어요그리고 많은 분들이 딥러닝하려면 GPU있는 좋은 장비 사야되냐고 문의하셨어요그래서 무료로 GPU TPU 사용할  있는 구글 Colab 사용하는 내용을 소개하는 강의입니다. Tensorflow유튜브 채널의 명품 영어강의를 제가 해설하고 보충설명하는 내용입니다강의 자료를 다운받던  지식포털 크리애플(www.creapple.com)에서 모든 분이 무료로 수강하실  있으니 한번 들어보세요. Colab덕에  이제 GPU  삽니다~~.

 

 번째는 'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의입니다. 이 강의는 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'과정 수강생 분들이 MNIST 손글씨 모델이 아래 사진처럼 '7을 왜 7이라 하지 못하나요?'라는 질문에서 시작되었습니다. 물론 모델의 정확도 뿐 아니라 프로그램 예외처리, MNIST원시데이터 등 다양한 요인이 있지만 기존 Nueral Network 모델이 학습용으로 단순해서 이걸 99.38%까지 정확도를 높이기 위해  Nueral Network 모델을 다시 구성하는 내용을 만들어 봤어요.

 

'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의는 제 강의 중 관련된 아래 강의들에 무료로 업데이트 해뒀습니다. 재미있고 유익한 내용 배우세요. 수강 다 하신 분들, 다 끝난게 아닙니다!

  • [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
  • [모바일딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
  • [텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법
  • [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
  • 케라스인공지능의 공용어 완전정복

 

세 번째는 요즘 여러 분의 사랑을 받는 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!' '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'강의를 위한 내용입니다 시리즈를 만들고 모든 분이 1편과 2편을 같이 수강하지 않을 수도 있겠다라는 생각을 했어요그래서  편만 보시는 분들이 형제 강의를 사지 않아도 되게   결정을 했어요각자 하나씩의 단원(섹션) 특별강의로 서로에게 주기로 했어요.

  • 형님 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!' 강의는 얼굴인식(Face recognition) 강화하는 내용의 'Face Landmark Alignment' 단원을 받았어요.
  • 동생 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!' 강의는 형님에게 YOLO 이미지동영상 처리  기본을 배우는 'YOLO 이용한 사물 식별(Object Detection)'단원을 선물받았습니다.

그래서  강의를 들으시는 분은 덤으로  단원을  들으실  있습니다이미 수강하신 분들도 강의 들어가시면 특별강의가 포함되어 있습니다.

앞으로도  좋은 내용을 만들어서 공유하는 노마드 크리에이터가 되겠습니다.

감사합니다

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[특별강의 소개] 'Face Recognition강화하기'를 공개합니다.
노마드크리에이터 3달 전

안녕하세요, 노마드 크리에이터 강의 수강생 여러분?

얼마 전 성공적으로 끝난 와디즈 펀딩 '머신러닝, 딥러닝 Computer Vision 전문가로 만들어드립니다.' 펀딩 덕분에

크리애플에 전자책이라는 새로운 개념이 생기고 책의 내용을 정리하면서 그간 관련 강의내용 중 질문을 받았거나 중요하다고 생각하는 보충 내용을 정리해서 'Face Recognition강화하기' 라는 주제로 특별강의로 만들었습니다. 

이 중 'Face Detection 3대 기법'강의는 여러 분들에게 도움이 될 것 같아서 유튜브에 공개해 뒀습니다. 

그리고 나머지 특강은 관련 강의인 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!'와 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'강의에 무료로 업데이트 해뒀습니다.

- OpenCV dnn Face Detection 코드해설 1

- OpenCV dnn Face Detection 코드해설 2

- Face_Recognition 라이브러리 설치

지금도 새로운 과정 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트2 - 불량사과를 찾아라!'를 만들고 있는데

이 과정을 만들고나서도 다른 강의 수강생 분들에게 도움될 만한 내용이 있으면 추려서 해당 강의에 무료로 업데이트 하겠습니다.

이 강의에서는 Face Recognition강화하기 외에 Face Landmark를 이용한 졸음감지, 파이썬 딥러닝으로 나이와 성별 인식하기, Object Tracking으로 지나가는 사람 세기 외에도 YOLO에 불량사과 사진을 학습해서 불량품을 식별하는 재미있는 강의로 만들고 있습니다.

건강 조심하시고 새 강의 기대해 주세요!

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새 강의를 소개합니다! [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
노마드크리에이터 4달 전

머신러닝, 딥러닝 이제는 실전입니다!

인공지능의 Hot한 분야, Computer Vision!

사물인터넷 IoT 라즈베리파이와 만나

실전 프로젝트로 태어났습니다.

Computer Vision분야에서 사물인터넷과 딥러닝을 

활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.

🗒 강의소개

인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.

그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야에서 사물인터넷 IoT장치를 활용하는 프로젝트를 준비하게 되었습니다.

'[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!'과정에서 배운 다양한 이미지, 영상처리 기법과 모듈을 활용하여 재미있고 활용도 높은 프로젝트를 만들어 보세요.

 

 직접 쓴 손글씨를 인식하는 프로젝트로 Computer Vision과 딥러닝의 기본을 다집니다.

 프로젝트를 라즈베리파이 IoT장치로 옮기면서 다양한 사물인터넷 기술을 실습합니다. 

주차장 카메라로 주차된 차량 숫자를 세고 클라우드 서버에 실시간으로 알려줍니다.

자동차 번호판의 글자와 숫자를 최신 문자인식(Text Recognition)기술로 인식해 보세요.

실시간 카메라로 졸고있는지 확인하고 졸고 있으면 경고음으로 깨워주세요.

라즈베리파이 감시카메라를 설치해서 등록된 사용자 얼굴을 인식하고 출입내용을 서버와 드롭박스 또는 메일로 확인합니다.

재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다.

과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트와 사업을 꿈꾸게 될 것입니다. 

저 역시 현재 진행하는 프로젝트 준비에 도움이 많이 됐습니다.

이 과정을 만들면서 과정에 담지못했던 '출입자 숫자세기', '차량 숫자 및 속도 세기', '얼굴보고 나이와 성별 식별', '영수증,명함인식' 등 다양한 내용을 발전 시켜서 향후  '머신러닝, 딥러닝 Computer Vision 종합과정', '모바일 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'와 '로봇IoT 딥러닝 실전 프로젝트' 등 후속과정을 꿈꾸게 되었습니다.  

 

보너스로 '파이썬 라즈베리파이 IoT프로젝트-원격모니터링 자동차'강의에서 라즈베리파이 관련 내용과 

'앵귤러 파이어베이스 완전정복 - PetStore 쇼핑몰 프로젝트'강의에서 파이어베이스 관련 강의를 특강형식으로 제공합니다.

 

🌈 프로젝트 소개

라즈베리파이와 웹 카메라 그리고 OpenCV를 이용해서 직접 쓴 숫자를 인식하는 기능을 딥러닝 기술을 이용해서 구현해 봅시다.

 

딥러닝으로 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다. YOLO와 그 친구들이 이미지에서 주차된 차량 숫자를 세어줍니다.

숫자를 세고나서 실시간으로 클라우드 서버에 저장하세요.

 

최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 문자와 숫자를 인식(Text Recognition)합니다.

카메라로 차량의 번호판을 인식하는 재미있는 프로젝트를 해봅시다.

 

이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요? 그리고 딥러닝으로 동작을 확인합니다.

실시간 동영상으로 졸고있는지 확인하고 졸고있으면 경고음으로 깨워줍니다.

 

얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 동작을 확인해서 출입감시 시스템을 만들 수 있어요.

등록된 사람이 출입하면 서버, 드롭박스, 메일로 알려주세요. 등록되지 않은 사람이 오면 경고음을 울려줘요. 

 

🙌 어떤 툴을 사용하나요?

이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?

이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬, 텐서플로를 기반으로 합니다.

그리고 사물인터넷 IoT의 대표격인 라즈베리파이를 사용합니다.

이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.

🙋🏻‍♂️ 궁금해요!

Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?

A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.

이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.

특히, 라즈베리파이를 사용하여 현장에서 적용할 수 있는 실전 프로젝트를 만들어서 향후에 활용하시도록 돕고 있습니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?

A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.

여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.  

 

노마드크리에이터 프로필
새 강의를 소개합니다.
노마드크리에이터 9달 전

케라스, 인공지능의 공용어 완전정복 

케라스 Keras, 인공지능의 공용어로 각광받고 있는 파이썬 기반 머신러닝, 딥러닝 라이브러리입니다. 특히 텐서플로 2.0(Tensorflow)부터는 공식 고급언어로 채택되어 보다 범용적으로 각광받는 언어입니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우려고 꼭 알아야하는 케라스를 기초부터 실전 프로젝트 능력은 물론 고급기술까지 모두 같이 익힐 수 있는 과정입니다.

인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및

딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.

 

케라스 시작하기

케라스가 무엇인지, 왜 쓰는지 모르신다고요? 걱정하지마세요. 케라스나 인공지능을 처음 접하더라도 케라스가 무엇인지, 텐서플로를 비롯한 머신러닝 프레임워크와는 어떤 차이가 있는지, 설치는 어떻게 하는지 시작부터 꼼꼼이 알려드립니다.
 

케라스 기본다지기

케라스가 딥러닝에 최적화되었다고 처음부터 딥(Deep)러닝으로 다이빙하지 마세요! 케라스와 인공지능은 암기과목이 아닙니다. 수영에 앞서 차분히 준비운동하 듯이 케라스를 사용하기에 앞서 케라스의 구조, Model, Layer, Summary, Compile, Fit의 기본 개념과 사용법을 익힙니다.  
 

네 가지 실전 프로젝트 

실전에 활용할 수 있는 다양한 머신러닝, 딥러닝 프로젝트를 케라스로 만들고 텐서플로 코드와도 비교하며 여러분의 실력을 키워드립니다.

선형회귀의 기본개념을 배우고, 파이썬 텐서플로를 사용하여 보스톤 마라톤 데이터를 케라스로 분석하고 예측해 보세요.

약 8만 건의 보스톤 마라톤 빅데이터를 이용하여 원하는 주자를 선택하면 30km까지의 기록을 머신러닝이 학습합니다. 그리고 잔여 구간인 35, 40, 42.195km의 기록을 선형회귀를 이용하여 예측하고 실제 데이터와 비교합니다. 우리는 텐서플로를 이용하여 선형회귀 문제를 해결하는 개념과 기법을 배웁니다. 

이번에는 Multi Variable을 입력받아 Multi Output을 출력하는 회귀(Regression) 문제의 기본과 해결방법을 배웁니다. 

Multi Variable입력과 Multi Output 출력 회귀(Regression)기법을 이용하여 성별, 나이, Pace 값을 입력받고 약 8만 건의 보스턴 마라톤 빅데이터를 학습한 머신러닝이 완주기록 뿐 아니라 10, 20, 30km 구간 별 기록을 예측합니다
마라톤에 참여여하기 전에 성별, 나이, Pace자료를 입력하여 예상되는 기록등급을 확인해 보세요. 지난 보스톤 마라톤 대회 기록을 바탕으로 여러 분의 기록등급을 예측합니다. 

Logistic Regression의 Multinomial Classification 기법을 이용하여 마라톤의 완주 기록을 'Outstanding(>25%)', 'Average(25~75%)'와 'Below(<75%)' 세 가지 등급으로 나누어 여러 분의 예상등급을 케라스로 예측합니다.  
딥러닝 Neural Network을 이용한 MNIST Digit Recognition을 만들어서 손으로 쓴 숫자 이미지를 인식하는 프로젝트를 수행합니다.

Deep Learning  Multi Layers Neural Network 기법을 이용하여 7만 건의 손으로 쓴 숫자 이미지를 학습하고 인식하는 프로젝트를 프로젝트를 단계 별로 수행합니다.

케라스 강화하기

케라스를 실전에서 사용하기 위해 History, EarlyStoping, ModelCheckPoint 및 Graphic User Interface 등 다양하고 유용한 고급 기술을 알려드립니다. 여러 분의 케라스 프로젝트를 좀 더 가치있게 될 것입니다.

앞으로 딥러닝, Tensorflow.js 등 다양한 강의를 기대해 주세요. 
강의에 사용한 자료와 프로그램 소스는 제가 운영하는 지식 배움의 터인 크리애플(www.creapple.com) 사이트에서 받으실 수 있습니다.

파이썬의 기본과 데이터시각화/분석, 머신러닝 과정을 들으시면 프로젝트 수행에 큰 도움이 됩니다.

파이썬 100분 핵심강의
파이썬의 핵심적이고 기본적인 
기술을 익히시면 다른 과정에서 큰 힘이 됩니다.
파이썬 데이터시각화 분석 실전 프로젝트

파이썬의 Pandas, Matplotlib, Seaborn 을 이용하여 머신러닝, 
딥러닝 등 다양한 프로젝트에서 활용할 수 있는 데이터
시각화와 분석 기술을 한번에 배워 보세요.

파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

파이썬과 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 머신러닝의
개념과 실전기술을 모두 배우세요. 핵심 주제 별 다섯 가지
다양한 프로젝트를 같이하면서 여러 분의 실력을 키워드립니다.

지식공유자 되기
많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
경제적 보상을 받아보세요.
지식공유참여
기업 교육을 위한 인프런
“인프런 비즈니스” 를 통해 모든 팀원이 인프런의 강의들을
자유롭게 학습하는 환경을 제공하세요.
인프런 비즈니스