
파이썬(Python) 기초부터 실무까지 part.1
유용한IT학습
쉽고 직관적인 문법을 가진 파이썬! 프로그래밍 입문용 언어로 명성이 자자한 파이썬을 기초부터 실습까지 함께 배워보세요! 이 강의에서는 파이썬의 소개와 변수, 자료형, 조건문, 반복문을 학습합니다.
입문
Python
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.

먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
haon
자막이 있으면 더 좋을것 같아요.
5.0
David P3PR
좋은 강의 감사합니다. 해당 내용에 대한 이해도가 높아서 많은 도움이 됩니다.
5.0
김주현
.
머신러닝의 기초 개념 및 관련 용어
머신러닝에서 주로 쓰이는 다양한 알고리즘
캐글(Kaggle) 데이터셋을 기반으로 한 머신러닝 구현
(이 강의는 강사의 답변이 제공되지 않습니다. 참고하시기 바랍니다.)
알파고, 인공신경망 번역... 머신러닝, 딥러닝에 대한 관심이 점점 더 늘고 있습니다.
이 강의에서는 머신러닝에 대해 관심이 있지만, 머신러닝을 처음 접하는 학습자를 대상으로
머신러닝의 기본 원리와 관련 이론을 간략하게 살펴보고,
캐글(Kaggle) 데이터셋을 사용해 간단한 머신러닝 기술을 실습해 봅니다.

Q. 초보자, 입문자도 들을 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. 다만 머신러닝 개념을 배우고자 하는 분들께 초점을 맞춰 기초적인 개념을 개괄적으로 다루고 있으므로, 초급 학습자 이상에게는 적합하지 않습니다. 커리큘럼 및 '미리보기 강의'를 꼭 확인해주세요.
Q. 강의 교안이 포함되어 있나요?
A. 강의 개요 마지막 수업에 해당되는 '머신러닝 실습 코드 자료 (다운로드)' 로 들어가시면
머신러닝 실습을 위한 코드 자료가 첨부되어 있습니다.
우측 상단의 녹색 '자료' 버튼을 클릭해주시면 자료 압축 파일을 다운로드받을 수 있습니다.
학습 대상은
누구일까요?
머신러닝을 처음 접하는 사람들
머신러닝 기본 교양을 쌓고 싶은 사람들
선수 지식,
필요할까요?
알고리즘 및 수학에 대한 기본적인 이해
전체
19개 ∙ (4시간 18분)
해당 강의에서 제공:
1. 머신러닝 개념 및 정의
17:59
3. 선형 회귀 모델
18:15
4. 다중 선형 회귀
08:11
6. 로지스틱 회귀 모델
13:17
7. 로지스틱 회귀 모델 구현
14:15
8. 의사 결정 나무
08:19
9. 의사 결정 나무 구현
13:49
10. 랜덤 포레스트
07:01
11. 랜덤 포레스트 구현
15:47
12. knn
08:56
13. knn 구현
11:04
15. 데이터 전처리
10:31
16. 최종 실습 - 타이타닉1
15:37
17. 최종 실습 - 타이타닉2
17:05
18. 최종 실습 - 타이타닉3
26:33
전체
72개
4.1
72개의 수강평
수강평 6
∙
평균 평점 4.7
수강평 1
∙
평균 평점 4.0
수강평 27
∙
평균 평점 5.0
수강평 4
∙
평균 평점 4.8
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
₩30,800
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