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29,700원
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
머신러닝과 딥러닝의 개념, 머신러닝 주요 프로세스
머신러닝 모델의 성능을 높이기 위한 방법들: 전처리, 교차검증, 차원축소, 이른 학습 종료
실습을 바탕으로 배우는 회귀/분류/군집 등 다양한 머신러닝 모델
인공신경망의 특징과 구성, 학습 절차
CNN과 RNN, 이미지와 텍스트 처리를 위한 인공신경망
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
파이썬의 기본 문법은 배웠는데, 그 다음 뭘 해야 할지 모르겠는 분들
요즘 대세라는 AI로 일 좀 편하게 하고 싶은 분들
미래의 알파고 개발자가 될 분들
안녕하세요
아이리포 입니다.
아이리포 입니다.
빅데이터, 인공지능 분야의 교육 콘텐츠를 개발하고 운영하는 데이터 교육 전문기업입니다.
인스타그램: https://www.instagram.com/diplwapl/
유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCYqYscK7l_1Z5AT1Of0KUkQ
커리큘럼
총 28 개
˙ 8시간 8분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 머신러닝, 딥러닝이 무엇인가요?
3 강
∙ 25분
섹션 1. 머신러닝 프로세스
3 강
∙ 1시간 7분
섹션 2. 분류 모델의 성능 개선 방법
6 강
∙ 1시간 50분
분류모델의 종류 - KNN, SVC, 로지스틱회귀
미리보기
19:21
데이터 기반 성능 개선 방법
10:15
실습 - 교차검증, 스케일링
20:38
실습 - 차원축소
09:22
모델 기반 성능 개선 방법
20:38
실습 - 유방암 데이터 분류
30:19
섹션 3. 회귀 모델 - 집값을 예측한다고?
3 강
∙ 59분
섹션 4. 군집 모델
3 강
∙ 45분
섹션 5. 인공신경망을 만들자!
4 강
∙ 1시간 7분
섹션 6. CNN과 이미지 처리
3 강
∙ 1시간 8분
CNN이란?
미리보기
23:15
CNN 기반 인공신경망 학습하기(손글씨 데이터 학습)
21:05
똑똑한 인공신경망 활용하기(VGGNet, ResNet, Inception, Xception)
23:47
섹션 7. RNN과 자연어 처리
3 강
∙ 44분
강의 게시일 : 2024년 04월 04일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 11일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️