AI Development

Deep Learning & Machine Learning

Pythonベースライブラリから積み重ねる機械学習

機械学習に初めて接する方に勉強の方向性と基礎の概念をしっかりと握ります。

（4.9）受講レビュー 43件

受講生 5,433名

거친코딩

Machine Learning(ML)

Pandas

Matplotlib

Scikit-Learn

Kaggle

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

Pandasライブラリによるデータの前処理と加工
MatplotlibとSeabornライブラリによるデータの可視化
サイキランライブラリを活用した機械学習理論と実践
Kaggleデータを活用した実践練習

「ラフだがお得な」ラフコーディングとともに、
基礎から積み重ねるPythonマシンラーニング📖

マシンラーニングの第一歩ちゃんと離したいですか？

機械学習を始めるためには必ず知っておく必要があります
基本ライブラリと
実際の機械学習モデルについて学びましょう！
_{#Pandas #Matplotlib #Seaborn}

あっ、もしかしたら私の話じゃないの？

最近人気のある機械学習
良いことはわかりますが、
どこから始めるのかとても大変です。

機械学習をすでに学んだ
適用しているのですが、
私が正しく知っているのが正しいかどうかわかりません。

機械学習、なぜ重要なのですか？

日が経つにつれて重要性が高まっている機械学習！
機械学習とは、データを持ち、さまざまな統計的アルゴリズムを活用して学習するようにコンピュータをプログラムすることです。
しかし、なぜ機械学習を使用するのか知っていますか？

従来の手法でサービス内のスパム処理用のフィルタを作成する場合を例に挙げます。
この場合、次のようにスパムフィルタを作成します。

スパムに主に入る「クレジットカード」、「無料」、「広告」、「ローン」のような単語、フレーズのある文章パターンを感知する。
文章パターンを検出するアルゴリズムを作成し、メールスパムを分類する。
アルゴリズムのテストと評価を進める。

上記の方法は簡単に見えますが、問題がますます複雑になり、ルールが増えるとメンテナンスが難しくなります。
一方、機械学習を活用すると、スパムで発生するパターンを自動的に学習することで、メンテナンスの容易さと精度をはるかに効果的に向上させることができます。

だから私たちは
機械学習を学ぶ必要があります！

機械学習学習
難しく感じたら？

今日、機械学習技術が人々に広く知られ、多くの愛と人気を得ているだけに、市中に関連講義が本当に多いです。しかし、ほとんどの講義はほぼ同じパターンで、テーマや概念についてのみ固く説明しています。実際、どのように適用され、使用できるかについては説明が不足している状況です。

それで、この講義は他の講義のようにまさに機械学習というテーマには入りません。
代わりに、実際のデータを持って自由自在に前処理して視覚化しながら、実際の機械学習をしてみる前に、必要なライブラリについて学んだ後、全体的な機械学習の概念について学びます。

機械学習を「きちんと」学べるように。

💡 機械学習を開始するための方向設定ができます。

💡機械学習の基本概念を確実に学ぶことができます。

💡機械学習に加えて、分析に必要な能力を養うことができます。

これまで積み上げたノウハウを基に、機械学習を効果的に学ぶのに役立ちます。
機械学習、一緒に挑戦してみませんか？

こんな方に注目してください！

Pythonデータ分析
興味のある方

機械学習の勉強
初めての方

データ前処理、加工を
学びたい方

機械学習理論
復習したい方

選手の知識を確認してください！

プログラミング言語Pythonの基本的な文法を知っておく必要があります。

どんな内容を学びますか？

_Kaggle

_Pandas

_Matplotlib

_Scikit-Learn

この講義
利点を確認してください。

_{コアだけがしっかり！}

_{市場の他の多く
機械学習講義とは異なり、
必ず必要な内容のみ
まとめてご紹介します。}

_{実習でレベルアップ}

_{理論にとどまらず
サイキランビルトインと
キャグルデータを活用した
実習を提供いたします。}

_{初心者のための機械学習}

_{Pythonの基礎を知っている
初心者の目の高さに合わせて
難しくない
概念を学ぶことができます。}

_{データ分析も？}

_{機械学習の概念だけでなく
データ分析に必要
ライブラリの活用に
についてもご紹介します。}

機械学習を「きちんと」学べるように。

✅これまでの機械学習を学び、経験した過程で体得したノウハウを通じて効果的な勉強法をお知らせします。

✅ 全体的な機械学習モデルの理論講義を通じて、混乱した概念を思い出させるのに役立ちます。

✅勉強しても難しいことがある場合は、質問を自由に残してください。答えで解決します。

基礎から積み重ねる機械学習、
順番に学習してみてください！

1週目：Colab設定とPandasライブラリの基本実践

Pandasライブラリを活用したデータ前処理
データの読み込みと保存
- シリーズ
- DataFrame
- DataFrame 行、列の選択およびフィルタリング
- DataFrame 行、列の削除
- DataFrame 行、列の変更

2週目：pandasライブラリ基礎実習＃2

Pandasライブラリを活用したデータ前処理
- DataFrame 行、列の選択、フィルタリングの復習
- DataFrame行、列削除の復習
- DataFrame行、列修正の復習
- DataFrameグループの作成
- 重複データの削除
- NaNを探して他の値を変更する
- apply関数の活用
- カラム内のユニークな値を抜いて本数を確認
- 2つのDataFrameを組み合わせる

3週目：MatplotlibとSeabornライブラリを活用したデータの可視化

Barチャートの理解と制作
Pieチャートの理解と制作
Lineチャートの理解と制作
Scatterチャートの理解と制作
ヒートマップチャートの理解と制作
Histogram チャートの理解と作成
Boxチャートの理解と制作

4週目：線形回帰理論と実践

線形回帰とは何ですか
線形回帰モデルの訓練とコスト関数
線形回帰モデルの最適化方法
- バッチ傾斜降下法
- 確率的傾斜降下法
- ミニバッチ傾斜下降法
多項回帰
規制のある線形モデル
- リッジ回帰
- ラッソ回帰
- エラスティックネット
早期終了(Early Stopping)

5週目：線形分類理論と実践

ロジスティック回帰とは何ですか
ロジスティック回帰モデルの訓練とコスト関数
サポートベクターマシンとは何ですか
サポートベクトルマシンの分類
- ハードマージン分類
- ソフトマージン分類

6週目：結晶木モデル理論と実習

結晶木模型とは何か
決定木の学習と可視化
予測する
クラス確率推定
CARTトレーニングアルゴリズム
計算の複雑さ
ジニー不純度またはエントロピー
規制パラメータ
回帰

7週目：アンサンブルモデル理論と実習

アンサンブルモデルとは何ですか
投票ベースの分類器
バギングとペースト
- サイキランのバギングとペースト
- oob 評価
ランダムパッチとランダムサブスペース
ランダムフォレスト
- エクストラツリー
- 特性の重要度
ブースト
- アダブスト
- グラデーションブースト
スタッキング

8週目：Kaggleデータの紹介と分析
9週目：Kaggleデータ分析

受講前に参考にしてください！

このレッスンでは、エディタとしてGoogle Colabを使用します。
概念と活用を習得できるように、理論と実習を5:5比重で構成しました。詳しくはカリキュラムをご確認ください。
ブログを通じて講義資料を提供します。以下のリンクからご覧いただけます。（ショートカット）

お会いできて嬉しいです！
ラフコーディングを紹介します。

_{今知識共有者のラフコーディングのVLOGをチェックしてください！ 🐯}

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

機械学習に興味のある人
機械学習入門者
Pythonの可視化を学びたい人
データの前処理と加工を学びたい人

前提知識、
必要でしょうか？

Python

こんにちは
です。

6,740

受講生

100

受講レビュー

101

回答

4.8

講座評価

講座

🙌 소개

안녕하세요. 거칠지만 정말 유익한 데이터 분석가 "거친코딩" 입니다.

고려대학교 통계학과 (졸업)
고려대학교 대학원 빅데이터융합학과 (재학)
QS 세계대학평가 평가위원
고려대학교 SW 중심대학 인공지능 심화 수료
고려대학교 KUCC(컴퓨터 동아리) 세션장
고려대학교 학과 5회 수석, 1회 전체 수석
빅데이터분석기사 자격증
빅데이터분석 준전문가(adsp) 자격증
빅데이터 분석 및 개발 블로그 운영
인공지능 강의 유튜브 운영

저는 현재 "네카 중 한 곳"에서 파이썬 및 시각화툴(Tableau)를 활용하여 데이터 수집, 가공, 분석, 예측, 시각화, 업무 자동화를 하고 있습니다.

⭐️ 멘토링

데이터 분석 직무를 꿈꾸는 학생들을 위한 효율적 공부법
데이터 분석 현업에 있는 주니어 분석가를 위한 상담
현업에서 IT직군이 아니지만, IT 기술을 활용하여 본인 업무에 적용하고 싶은 분

🌈 멘토링 진행 방식

zoom을 통한 비대면 방식 진행
준비물 : 컴퓨터, 카메라, 이어폰
미리 준비한 질문 사항 혹은 현 상황에 따라 멘토링 진행

🐯 마무리 글

모든 일에는 시작이 가장 중요합니다. 뜨거운 열정으로 이루고자 하는 것을 꼭 이뤄냅시다!..

📨 메일문의

rough_coding@naver.com

カリキュラム

全体

25件 ∙ (9時間 0分)

セクション 1．Pandasライブラリを活用したデータ前処理

6件 ∙ (2時間 47分)

1. Google Colab環境の設定とデータの読み込み
27:45
2. シリーズとDataFrameの実践
23:42
3. DataFrame行、列のフィルタリング＆amp;削除＆amp;修正
27:47
4. DataFrame行、列のフィルタリング＆amp;削除＆amp;修正（復習）
25:42
5. DataFrameグループの作成（groupby）
29:09
6. DataFrameでよく使用される前処理技術
33:36

セクション 2．Matplotlib & Seaborライブラリを活用したデータの可視化

5件 ∙ (1時間 19分)

7. Barチャートの理解と制作
31:27
8. Pieチャートの理解と制作
09:15
9. Lineチャートの理解と制作
10:45
10. Scatter & HeatMapチャートの理解と作成
14:19
11. Histogram & Boxチャートの理解と制作
13:59

セクション 3．線形回帰理論と実践

4件 ∙ (1時間 20分)

12. 線形回帰の定義＆amp;コスト関数＆amp;学習
21:42
13. 線形回帰モデルの最適化法
19:34
14. 多項回帰＆amp;規制線形モデル
21:16
15. 規制線形モデル＆amp;早期終了(Early Stopping)
17:30

セクション 4．線形分類理論と実践

4件 ∙ (53分)

セクション 5．結晶木モデル理論と実践

2件 ∙ (43分)

セクション 6．アンサンブルモデル理論と実践

2件 ∙ (1時間 5分)

セクション 7．Kaggleデータの紹介と分析

2件 ∙ (50分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

43件

4.9

43件の受講レビュー

Sona Lim
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
24% 受講後に作成
구글 Colab에 대해서 거부감이 사라졌고, 강의안이 블로그에 올라와 있어서 쉽게 복습이 가능하여 좋아요!
- 거친코딩
  知識共有者
  만족하셨다니 제가 더 기쁘네요~!! 해당 강의의 모든 강의 내용과 소스코드가 말씀하신 것처럼 블로그에 다 나와있으니 학습하시다가 막히시는 부분은 블로그를 참고해주시면 감사하겠습니다.! 열심히 학습하시는 모습에 늘 응원하겠습니다. 감사합니다. -거친코딩 드림-
동해물과백두산이마르고닳도록
受講レビュー 503
∙
平均評価 5.0
5
12% 受講後に作成
훌륭한 강의입니다
- 거친코딩
  知識共有者
  감사합니다.! 많은 수강생분들께 더 많은 도움이 되도록 노력하겠습니다 :) -거친코딩 드림-
현주
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
8% 受講後に作成
거친코딩님과 멘토링하고 너무 만족해서 이 강의도 듣게되었는데 역시 강의력도 좋으시고, 수업 내용도 알차네요! 감사합니다~! 다른 강의도 더 올려주세요!!
- 거친코딩
  知識共有者
  아! 멘토링 이후에 강의도 들으셨군요! 10월 말에 개인화 추천시스템 강의로 찾아 뵙겠습니다 :) -거친코딩 드림-
- 차현석
  강사님 연금 데이터 관련 질문 입니다 연습 데이터 url : https://drive.google.com/drive/folders/149jcCyJFKKG5MFaPNWnYYqM2EkzgRz2P?usp=sharing 새로운 데이터 폴더 생성(machine_learning_data) 및 파일 업로드 위 위치로 들어가서 보면, "machine_learning_data" 이라는 공유 폴더가 나오기는 하는데, 그 안에는 jpg file, cvs file 들만 있고, 강의과 관련된 file은 찾을 수 없었습니다 혹시 제가 잘못된 위치를 찾고 있다면, 알려 주셨으면 합니다
김나연
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
너무 좋아용
- 거친코딩
  知識共有者
  감사합니다 :) 더 좋은 강의로 찾아뵙겠습니다. -거친코딩 드림-
Sunkyu Danny Kim (탈퇴)
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
32% 受講後に作成
파이썬에 대한 기초 문법부터 모델링 그리고 케글에서 바로 케이스 스터디까지 적용시킬 수 있어서 좋았어요! 이 정도의 퀄리티가 무료강의라니.. 시리즈 강의 기대해봅니다 :)
- 거친코딩
  知識共有者
  많은 도움 되셨다니 제가 기쁘네요 ! 더 좋은 강의로 찾아뵙겠습니다 -거친코딩 드림-

無料

거친코딩の他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう！

(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

거친코딩

다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!

初級

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう！

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

권 철민

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

初級

Python, 머신러닝, 통계

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

권 철민

[초급자를 위한] AutoKeras로 배우는 머신러닝 분석

대구빅데이터활용센터

[AutoKeras로 배우는 머신러닝] 강의에서는, 이전에 머신러닝에서 사용되는 Keras 라이브러리에서 발전한 AutoKeras를 배우고 직접 예제를 통해 활용해 볼 수 있습니다.

初級

AutoKeras, Keras, 머신러닝

[초급자를 위한] AutoKeras로 배우는 머신러닝 분석

대구빅데이터활용센터

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

初級

Python, sklearn, 머신러닝

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

初級

강화학습, 머신러닝, Unity

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

中級以上

Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

入門

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 머신러닝

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

入門

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

中級以上

Tensorflow, 머신러닝, Keras

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

Pythonベースライブラリから積み重ねる機械学習

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

マシンラーニングの第一歩ちゃんと離したいですか？

あっ、もしかしたら私の話じゃないの？

機械学習、なぜ重要なのですか？

だから私たちは機械学習を学ぶ必要があります！

機械学習学習難しく感じたら？

機械学習を「きちんと」学べるように。

こんな方に注目してください！

どんな内容を学びますか？

この講義利点を確認してください。

機械学習を「きちんと」学べるように。

基礎から積み重ねる機械学習、順番に学習してみてください！

1週目：Colab設定とPandasライブラリの基本実践

2週目：pandasライブラリ基礎実習＃2

3週目：MatplotlibとSeabornライブラリを活用したデータの可視化

4週目：線形回帰理論と実践

5週目：線形分類理論と実践

6週目：結晶木モデル理論と実習

7週目：アンサンブルモデル理論と実習

8週目：Kaggleデータの紹介と分析9週目：Kaggleデータ分析

お会いできて嬉しいです！ラフコーディングを紹介します。

こんな方に おすすめです

こんにちは .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}です。

🙌 소개

⭐️ 멘토링

🌈 멘토링 진행 방식

🐯 마무리 글

📨 메일문의

カリキュラム

受講レビュー

거친코딩の他の講座

似ている講座

だから私たちは
機械学習を学ぶ必要があります！

機械学習学習
難しく感じたら？

この講義
利点を確認してください。

基礎から積み重ねる機械学習、
順番に学習してみてください！

8週目：Kaggleデータの紹介と分析
9週目：Kaggleデータ分析

お会いできて嬉しいです！
ラフコーディングを紹介します。

こんな方に
おすすめです

こんにちは
です。