강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
NEW
AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

The Magic of 5 Lines of Code, 5-Line Machine Learning PyCaret: Adding AutoML Wings to Data Analysis Projects

Hello! Have you ever gotten tired of repeatedly writing the same code over and over again while doing data analysis? 😫 Now let's give your projects wings with PyCaret! 🚀 This course will teach you the secret to automating most of the tedious and complex machine learning processes with just 5 lines of code. Here's how this course will transform you! ✨ Master Real-World Projects: 📈Customer purchase prediction (classification), 📉Medical cost prediction (regression), 🧩Customer grouping (clustering), ⏳Airline passenger prediction (time series)! You can develop 'real' problem-solving skills by following along with 4 core projects hands-on. Acquire Expert Skills: But that's not all! 🤖 We'll also teach you expert skills like managing your models with MLOps and creating API servers with just a few clicks. Pretty amazing, right? Protect Your Work-Life Balance: Most importantly, we'll drastically reduce your repetitive tasks and help you focus only on core analysis. Leaving work on time is a bonus! 😉 Whether you're not yet comfortable with coding or you're a current professional wanting to explosively boost productivity, everyone is welcome! 👋 Shall we transform together into a '10x faster data scientist'?

5 learners are taking this course

  • haeyeomiso
실습 중심
AI 코딩
AI 활용법
automl
lowcode
Python
Machine Learning(ML)
mlops
AI

What you will learn!

  • Machine Learning Workflow Automation: Automate the entire process from data preprocessing, model comparison, tuning, to evaluation with just a few lines of code, increasing analysis speed by more than 10 times.

  • 4 major machine learning project practices: Customer purchase prediction (classification), medical cost prediction (regression), customer segmentation (clustering), time series forecasting, and more - solve real business problems while developing practical skills.

  • Expert-level code writing: Beyond simple scripts, you'll master object-oriented programming (OOP) API usage to stably manage multiple experiments, enabling you to write more robust code.

  • 'Black box' model interpretation capability: You will develop the ability to visually analyze why a model made certain predictions through the SHAP library and connect these insights to business intelligence.

  • Building foundational MLOps capabilities: Learn how to track experimental processes with MLflow and prepare completed models for deployment by creating APIs and Dockerfiles with just a few clicks.

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


Recommended for
these people

Who is this course right for?

  • Current Data Analysts/Scientists: Those who want to dramatically reduce the time spent on repetitive modeling tasks and focus more on hypothesis testing and insight generation

  • Machine learning learners/job seekers: Those who know machine learning theory but struggle with handling real data and completing projects

  • Developer/Planner/Marketer: Those who want to reduce the burden of coding while quickly prototyping data-driven predictive models and applying them to their work

Need to know before starting?

  • Python Basic Syntax

  • It would be helpful if you are familiar with basic machine learning concepts such as Classification and Regression.

Hello
This is

278

Learners

10

Reviews

20

Answers

4.8

Rating

5

Courses

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.

Curriculum

All

25 lectures ∙ (4hr 56min)

Published: 
Last updated: 

Reviews

Not enough reviews.
Please write a valuable review that helps everyone!

Limited time deal

$29,700.00

40%

$38.50

haeyeomiso's other courses

Check out other courses by the instructor!

Similar courses

Explore other courses in the same field!