
머신러닝 기초부터 탄탄히 정복하기
코코
이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.
초급
머신러닝
This is a lecture that will teach you step-by-step how to use R to analyze top keywords, wordclouds, sentiment analysis, and topic modeling in text.
How to do morphological analysis
Top keyword extraction
How to draw a pretty wordcloud
Sentiment analysis
Topic Modeling(LDA)
In the sea of pouring data
Let's create some gem-like information! 💎
Text mining is a process of mining unstructured data. Mining involves extracting statistically significant concepts and extracting information through patterns within them. Text mining refers to mining unstructured data such as videos, messages, and location information . However, unstructured data lacks a defined format, making data collection difficult.
In this lecture, you'll learn how to handle unstructured data, which is becoming increasingly important due to the rise of social media!
Learn about KoNLP, a morphological analyzer, extract top keywords, and create a word cloud.
Learn how to build your own dictionary to perform sentiment analysis, and how to do it using regression analysis (machine learning).
Sentiment analysis is a process of quantifying subjective information, such as emotions or opinions, contained in text, based on words and context . Sentiment analysis is also actively used in business, such as gathering and leveraging consumer opinions on products and services. Sentiment analysis is also a type of text mining technology.
Q. Can non-majors also take the course?
This course assumes a basic understanding of the R language . Those who have taken the "Introduction to Web Crawling with R" course will find this course easy to follow.
Who is this course right for?
Anyone who wants to do text mining with R
Anyone who has taken the crawling class
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Courses
학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.
수상
ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)
ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)
ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016)
ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)
ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)
* blog : https://bluediary8.tistory.com
주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.
크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :)
크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고
전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)
지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.
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R 기계학습을 study 하고 업무에 적용하고 있는 사람으로서 단지 텍스타마이닝 뿐 아니라 전반적인 기계학습 개념 이해, 그리고 R 코딩 스킬 향상에도 정말 도움 많이 되는, 실무적용성과 실력향상 두 가지를 동시에 잡을 수 있는 가성비 최고의 강의라 할 수 있겠습니다. 맨 마지막 강의인 LDA 내용도 조금 어렵긴 했지만.. 나중에 유사한 분석 필요 상황이 있다면 강의 다시 돌려 보면서 적용 가능할 듯 하네요~~ 수준높은 강의를 아주 저렴한 가격에 제공해 주신 강사님께 큰 감사드리며... 다음 강의 때 또 뵙겠습니다 ㅎㅎ
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