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Data Analysis

Rで無作為にしてみる data science

Rを介してランダムなデータサイエンスを試す講義です。データを読み込むことからモデル構築やモデルパフォーマンス戦略まで一行一行を見ながら学びます。

  • coco
R

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Rで機械学習モデルを適合させる方法

  • 機械学習モデルのパフォーマンスを向上させる方法

🙆🏻‍♀ Rを通じて無作為のdatascienceをしてみる講義です。
データを読み込むことからモデル構築やモデル性能戦略まで一行一行見ながら学びます。 🙆🏻‍♂

「99.9%livecoding、一行一行追いかけながら学ぶDataScience」

✅注意事項

この講義は理論よりも実習に焦点を当てている講義です。
Rに関する基本的な知識と機械学習の全般的な知識が必要です。

🗒講義紹介

Rも学び、機械学習も学びましたが、データ分析をすることができませんか?
このレッスンは、データ入力から機械学習モデルの構築、モデルパフォーマンスの向上戦略まで、1行1行のコードを直接見ながら学ぶレッスンです。

🌈マシンラーニングモデルランダムフィット

  • Rの基本データとしてLinear regressionとDecision treeを適合させてみます。
  • 回帰モデルを解釈し、学習検証データを分割する方法について話します。

🌈心臓病予測モデルを構築しよう(Linear regression)

  • ロジスティック回帰分析を通じて心臓病予測モデルを構築します。
  • 変数の選択方法について学び、stepwise/forawrd/backward regression をそれぞれ適切にします。

🌈映画レビュー感性分析で試す機械学習

  • 映画レビューデータの収集から感性モデルの構築まですべて試してみてください。
  • 最も基本的に使用されるテキストの前処理方法であるDcoument Term Matrixを使用してモデルを構築します。
  • Ensemble learning テクニックを適用してみます。
  • Word2vecを活用してレビューをベクトル化し、それを使用して機械学習モデルに適しています。

🌈 kaggle データ分析で学ぶ機械学習

  • クラスが不均衡なデータを扱う方法について話します。
  • RandomOversampling/SMOTE/DBSMOTEなどに適しています。
  • 問題に応じてモデルのパフォーマンスを向上させることができる方法について考えて、自分で実装してみます。

🙋🏻‍♂️気になりました!

Q. Rをどのくらいするか知っておくべきですか?
A. 基本的には、データを読み込んで前処理する必要があります。 Rプログラミング基礎講義は必須で受講する必要があり、中級講義はオプションです。

Q. 機械学習と統計学はどのくらい知っておくべきですか?
A. 基本的な統計学(t.test/anovaなど、学部教養授業レベル)をご存知で、機械学習に関する理論的な知識(学部専攻授業レベル)があれば聞きやすくなります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 統計学も学び、機械学習も学びましたが、実践経験がない人

  • 複数の機械学習モデルに適合したい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • Rに関する全般的な知識

  • 統計学と機械学習の基礎

こんにちは
です。

8,279

受講生

500

受講レビュー

136

回答

4.4

講座評価

20

講座

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.

 

 

 

 

カリキュラム

全体

32件 ∙ (7時間 23分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

6件

3.8

6件の受講レビュー

  • 이기혁님의 프로필 이미지
    이기혁

    受講レビュー 5

    平均評価 4.2

    4

    100% 受講後に作成

    머신러닝과 R에 대한 기본 개념을 어느정도 알아야 들을 수 있는 강의 입니다

    • djchoi님의 프로필 이미지
      djchoi

      受講レビュー 18

      平均評価 4.7

      5

      100% 受講後に作成

      유익한 강의 입니다

      • 나경태님의 프로필 이미지
        나경태

        受講レビュー 3

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        좋습니다 좋아요

        • plsch님의 프로필 이미지
          plsch

          受講レビュー 33

          平均評価 4.9

          5

          100% 受講後に作成

          잘 들었습니다.

          • Dongyoub Kim님의 프로필 이미지
            Dongyoub Kim

            受講レビュー 1

            平均評価 3.0

            3

            100% 受講後に作成

            R의 기본적인 지식은 있어야 합니다. 따로 학습하는 시간이 제공되지 않기 때문에 진행하는 내역을 따라가고 이해하려면 R 문법 사용과 머신러닝 알고리즘 사용법에 대한 경험이 있어야 수월하게 이해할 수 있습니다.

            ¥8,367

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