핸즈온 머신러닝 2

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296명의 수강생
머신러닝 딥러닝 Scikit-Learn Keras Tensorflow 강화학습 자연어처리(NLP)

무료

지식공유자 · Haesun Park

19회 수업

평생 무제한 시청

수료증 미발급 강의

수강 난이도 초급

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이 강의는

아마존 베스트 셀러인 <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 다룬 강의입니다. 대표적인 머신러닝 라이브러인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 배웁니다. 또 가장 유명한 딥러닝 라이브러인 텐서플로와 케라스를 사용하여 인공 신경망부터 강화학습까지 이론과 실무를 다져 봅니다. 아직 모두 완료된 강의가 아닙니다. 매주 1~2개의 강의가 계속 추가될 예정입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

사이킷런과 텐서플로, 케라스를 사용한 머신러닝, 딥러닝 실무
선형 회귀, 릿지 회귀, 라쏘 회귀, 로지스틱 회귀
서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 알고리즘
PCA, 커널PCA, KMeans, DBSCAN, 가우시안 혼합 같은 비지도 학습 모델
인공 신경망, CNN, RNN, 어텐션 메카니즘, 트랜스포머 알고리즘
TF Data, 분산처리, GAN, 오토인코더, 강화학습 알고리즘

아마존 베스트셀러, <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 동영상으로 만나세요!

강의 구성📚

PART 1 - 머신러닝

CHAPTER 1 한눈에 보는 머신러닝
CHAPTER 2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
CHAPTER 3 분류
CHAPTER 4 모델 훈련
CHAPTER 5 서포트 벡터 머신
CHAPTER 6 결정 트리
CHAPTER 7 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
CHAPTER 8 차원 축소
CHAPTER 9 비지도 학습

PART 2 - 신경망과 머신러닝

CHAPTER 10 케라스를 사용한 인공 신경망 소개
CHAPTER 11 심층 신경망 훈련하기
CHAPTER 12 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련
CHAPTER 13 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기
CHAPTER 14 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전
CHAPTER 15 RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기
CHAPTER 16 RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리
CHAPTER 17 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습
CHAPTER 18 강화 학습
CHAPTER 19 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포

도움 되는 분들

핸즈온 머신러닝 2를 사용해 머신러닝, 딥러닝 이론과 실무를 배우려는 분에게 추천합니다.
케라스 API와 텐서플로를 자세히 배우고 싶은 분

선수 지식

파이썬, 넘파이

지식공유자 소개

Haesun Park

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)입니다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 인프런에서 지식을 공유하면서 수강생과 함께 성장하고 싶습니다.

『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019) 등을 쓰고, 『핸즈온 머신러닝 2』(2020), 『미술관에 GAN 딥러닝』(2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(2019), 『핸즈온 머신러닝』(2018), 『텐서플로 첫걸음』(이상 한빛미디어, 2016), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(이상 길벗, 2018) 등을 우리말로 옮겼습니다.