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AI 개발

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딥러닝 · 머신러닝

코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기

안녕하세요! 데이터 분석하시면서 매번 똑같은 코드를 반복해서 쓰느라 지치신 적 없으신가요? 😫 이제 PyCaret으로 여러분의 프로젝트에 날개를 달아보세요! 🚀 이 강의는 단 5줄의 코드로 머신러닝의 지루하고 복잡한 과정을 대부분 자동화하는 비법을 알려드려요. 이 강의를 들으면 이렇게 달라질 거예요! ✨ 실전 프로젝트 마스터: 📈고객 구매 예측(분류), 📉의료비 예측(회귀), 🧩고객 그룹핑(군집), ⏳항공 승객 수 예측(시계열)까지! 4가지 핵심 프로젝트를 직접 따라 하며 '진짜' 문제 해결 능력을 기를 수 있어요. 전문가 스킬 장착: 여기서 끝이 아니에요! 🤖 만든 모델을 MLOps로 관리하고, 클릭 몇 번으로 API 서버까지 뚝딱 만드는 전문가 스킬도 쏙쏙 알려드려요. 정말 신기하죠? 워라밸 사수: 무엇보다 여러분의 반복 업무는 확 줄이고, 핵심 분석에만 집중하게 해 드릴게요. 칼퇴는 보너스랍니다! 😉 코딩이 아직 익숙하지 않은 분도, 생산성을 폭발적으로 높이고 싶은 현직 전문가도 모두 환영해요! 👋 저와 함께 '10배 빠른 데이터 과학자'로 거듭나 볼까요?

5명 이 수강하고 있어요.

  • 해여
실습 중심
AI 코딩
AI 활용법
automl
lowcode
Python머신러닝mlops인공지능(AI)

이런 걸 배울 수 있어요

  • 머신러닝 워크플로우 자동화: 단 몇 줄의 코드로 데이터 전처리, 모델 비교, 튜닝, 평가에 이르는 전 과정을 자동화하여 분석 속도를 10배 이상 높일 수 있습니다.

  • 4대 머신러닝 프로젝트 실습: 고객 구매 예측(분류), 의료비 예측(회귀), 고객 세분화(군집), 시계열 예측 등 실제 비즈니스 문제를 해결하며 실무 감각을 익힙니다.

  • 전문가 수준의 코드 작성법: 단순한 스크립트를 넘어, 여러 실험을 안정적으로 관리할 수 있는 객체 지향(OOP) API 사용법을 마스터하여 더 견고한 코드를 작성하게 됩니다.

  • '블랙박스' 모델 해석 능력: 모델이 왜 그런 예측을 했는지 SHAP 라이브러리를 통해 시각적으로 분석하고, 이를 비즈니스 인사이트로 연결하는 능력을 갖추게 됩니다.

  • MLOps 기초 역량 확보: MLflow로 실험 과정을 추적하고, 완성된 모델을 클릭 몇 번으로 API와 Dockerfile로 만들어 배포를 준비하는 방법을 배웁니다.

PyCaret, 데이터 분석 치트키 🎮

코딩은 PyCaret에게 맡기고, 우리는 데이터랑 놀아봐요!

분명 머신러닝 공부했는데... 왜 내 코드는 맨날 길고 복잡할까요? 🤔 데이터 분석, 어떻게 하면 좀 더 재밌게 할 수 있을까요?

그래서 준비했어요! 💪

이 강의는 여러분이 끙끙대며 코딩하던 시간을 확 줄여주고, 진짜 재밌는 '데이터 파헤치기'에만 집중할 수 있게 도와줄 거예요. automl을 위한 PyCaret이라는 멋진 도구로 머신러닝 모델링의 전체 과정을 놀랍도록 간단하게 만들어 봅시다.

😎 이 강의 듣고 나면?

  • 모델링 자동화: 전처리부터 모델 수십 개 비교까지, 커피 한 잔 마실 시간에 끝내기

  • '근거 있는' 모델 고르기: '감'이 아니라 숫자로! 왜 이 모델이 좋은지 자신 있게 말할 수 있게 돼요.

  • 실전 프로젝트 클리어: 4가지 진짜 데이터를 가지고 놀면서, 나만의 멋진 포트폴리오를 뚝딱 만들 수 있어요.

  • 모델과 대화하기: "인공지능(AI), 너 왜 이렇게 예측했어?" AI에게 질문하고 답을 듣는 것처럼, 모델의 속마음을 해석할 수 있게 돼요. (feat. SHAP)

  • 깔끔한 코드 남기기: 나중에 다시 봐도 이해하기 쉬운, 잘 정리된 코드를 짜는 노하우도 덤으로 얻어 가요.

  • mlops: 머신러닝 프로젝트의 골치! 시스템 운영 방법을 알 수 있어요

🕹 4가지 프로젝트 깨기

백문이 불여일견! 직접 4가지 프로젝트를 깨보면서 실전 감각을 키워봐요.

#1이 고객, 주스를 살까? (분류)
고객의 구매 행동을 예측해 봐요.

📉 #2의료비는 얼마가 나올까? (회귀)

데이터로 사람들의 의료비를 맞춰봐요.🧩

#3고객들을 그룹으로 나눠볼까? (군집)

비슷한 고객끼리 묶어 새로운 특징을 찾아내요.

#4미래엔 승객이 몇 명일까? (시계열)

과거의 패턴으로 미래를 예측해 봐요.

🙋 이런 분들이라면 특히 재밌을 거예요!

  • 머신러닝, 이론은 아는데 코드로 옮기려니 막막했던 분


  • 반복되는 코딩은 줄이고, 진짜 분석에만 에너지를 쏟고 싶은 분


  • 나만의 데이터 분석 프로젝트를 멋지게 완성해서 포트폴리오로 만들고 싶은 분

이런 내용을 배워요.

모델링 자동화 스킬

복잡한 전처리부터 수십 개 모델 비교까지, 단 몇 줄의 코드로 끝내는 방법을 배워서 분석 시간을 확 줄일 수 있어요.

4개의 대표 프로젝트

  • 4가지 데이터를 가지고 분류, 회귀, 군집, 시계열 프로젝트를 직접 완성해봐요!


모델 해석 능력

AI가 왜 이런 예측을 했는지, 그 속마음을 들여다보고 다른 사람에게 자신 있게 설명하는 방법을 익혀요. 🧐

최적 모델 선택 노하우

'감'이 아닌 정확한 데이터와 지표를 바탕으로, 내 문제에 가장 딱 맞는 최고의 모델을 고르는 눈을 기를 수 있어요.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의는 MacOS 기준으로 설명합니다. 환경 구축은 OS별로 설명합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 기본적인 Python 문법


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 현직 데이터 분석가/과학자: 반복적인 모델링 작업에 드는 시간을 획기적으로 줄이고, 가설 검증과 인사이트 도출에 더 집중하고 싶은 분

  • 머신러닝 학습자/취준생: 머신러닝 이론은 알지만, 실제 데이터를 다루고 프로젝트를 완성하는 데 어려움을 겪는 분

  • 개발자/기획자/마케터: 코딩에 대한 부담은 줄이면서, 데이터 기반의 예측 모델을 빠르게 프로토타이핑하고 업무에 적용하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 문법

  • 분류(Classification), 회귀(Regression)와 같은 머신러닝의 기본 개념을 알고 계시면 좋습니다.

안녕하세요
입니다.

275

수강생

10

수강평

20

답변

4.8

강의 평점

5

강의

반갑습니다!

AI와 컴퓨터 공학의 무한한 가능성을 탐구하며, 그 여정을 여러분과 나누고 싶은 해여입니다.

학부 시절 '컴퓨터 공학 중독자'라 불릴 만큼 전공에 대한 열정으로 4.4점 이상의 전공 학점으로 수석 졸업하였고, S대학원에서 AI를 전공하며 석사 학위를 받고 박사 과정을 통해 전문성을 심화했습니다.

하지만 이론적 탐구만큼이나 실제 세상의 문제를 AI로 해결하는 것에 큰 매력을 느껴, 박사 과정을 잠시 멈추고 스타트업에서 AI 기반 LLM 및 비디오 분석 프로젝트를 경험하며 귀중한 실전 경험을 쌓았습니다.

지금은 국내 Top3 대기업 중 한 곳에서 LLM 프로젝트 개발 및 PM으로 일하며, AI 기술이 우리 삶에 가져올 긍정적인 변화들을 만들어가는 데 기여하고 있습니다. 제가 겪었던 고민과 해결의 과정, 그리고 현장에서 얻은 생생한 노하우들을 여러분께 아낌없이 전달해 드리겠습니다. AI라는 흥미로운 세계로의 여정에 든든한 길잡이가 되어 드릴게요.

커리큘럼

전체

25개 ∙ (4시간 56분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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