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[改訂版] Python機械学習完全ガイド

理論中心の機械学習講座から脱却し、機械学習の核心的な概念を簡単に理解できるだけでなく、実践的な機械学習アプリケーションの実装能力を身につけることができます。

（4.9）受講レビュー 417件

受講生 8,339名

  • dooleyz3525
Python
Machine Learning(ML)
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学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Pythonマシンラーニングを構成するベースパッケージであるナンパイ、パンダス、サイキランの習得

  • 機械学習を構成する主要な概念を直接Pythonコードで実装する

  • 分類、回帰、次元削減、クラスタリングなどの主要な機械学習アルゴリズムに関する詳細な説明

  • さまざまな実践例を学び、実務に機械学習アプリケーションを直接適用できるレベルに到達します。

  • 最適な機械学習モデルの構成方法: データの前処理、機械学習アルゴリズムの適用、ハイパーパラメータのチューニング、パフォーマンス評価など

  • XGBoost、LightGBM、スタッキングなどの最新の機械学習手法の詳細な説明と活用方法、難しいKaggleの問題を実際に試しながら、実務的な機械学習アプリケーション開発方法を習得

  • 難易度の高い Kaggle 問題を実際に試しながら、実務的な機械学習アプリケーション開発方法を習得します (サンタンデール銀行顧客満足度予測、クレジットカード詐欺検出、不動産価格予測の高度な回帰手法、Mercari ショッピングモール価格予測など)

  • テキスト分析とNLPのための基礎理論とさまざまな実践例を学習します（テキスト分類、感情分析、トピックモデリング、文書クラスタリング、文書類似度、KoNLPyを使用したネイバー映画の感情分析など）

  • さまざまな推奨システムを直接 Python コードで構築し、Python 推奨パッケージである Surprise の使用方法を示します。


詳細な説明と豊富な例で非常に多くの愛を受けています
「Python機械学習完璧ガイド」
それでは、Inflearnでビデオレッスンで会いましょう。

最新の改訂版で会う
Python機械学習完璧ガイド

こんにちは、Pythonマシンラーニング完璧ガイドの著者クォンチョルミンです。

2022年4月、いつのまにかPythonマシンラーニング完全ガイドブックの第2改訂版を出版することになりました。

本の改訂に伴い、本「Python 機械学習完璧ガイド」講義も新たに制作してリリースします。

今回発売する改訂版講義は、既存講義の70～80％以上を新しい講義にしました（セクション1からセクション5（回帰）までは90％以上を新たに作成しました）。講義映像は既存の28時間から37時間に増えており、さらに向上し追加された内容を説明します。

改訂版講義は、本の改訂版の内容を反映するとともに、初版講義よりも優れた内容で構成するために多くの努力を傾けました。 これまで講義に送ってくださったFeedbackを基にさらに簡単で、詳細な説明でいっぱいになりました。

講義紹介

권 철민, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

Python機械学習完全ガイド講義は、詳細な説明と簡単な図表でコア理論を整理し、さまざまな実践問題を機械学習で解決しながら機械学習を体得できるようにしました。理論中心の機械学習講義ではなく、Pythonライブラリを活用して本番業務に機械学習を適用できるガイドを提供します。

これを理解 すべてがよく洗練されたデータではなくキャグルとUCI機械学習リポジトリで難易度のある実習データに基づいてデータ前処理から機械学習アルゴリズム適用、ハイパーパラメータチューニングなど機械学習モデル構成のための全体的なプロセスを例を通して直接実行してみながら、機械学習能力値を最大限に引き上げられるように内容を構成しました。

また、XGBoost、LightGBM、スタッキング技術など、キャグルの多くのデータサイエンスが愛用する最新のアルゴリズムと技術について非常に詳細に説明しています。

既存の内容に加え、改訂版では以下の内容を追加的に取り上げています。

  1. 最新のサイキランバージョン（1.0.2）を含む、レッスンで使用されているすべてのライブラリを最新バージョンにアップグレードした実践コードの実装
  2. さまざまな種類のハイパーパラメータを持つXGBoostまたはLightGBMモデルの最適ハイパーパラメータチューニングのためのベイジアン最適化実習講義の追加
  3. 機械学習関連データ分析に広く使われているビジュアライゼーションライブラリであるmatplotlibとseabornの活用法を詳細に扱った「視覚化」セッションを追加

🤖実務に機械学習アプリケーションを自信を持って適用する専門家レベルでガイドします。

機械学習コーディングの実装は、単に頭や目で理解しているわけではありません。自分で実装しないと、機械学習の専門家になることはできません。明確に定義された重要な概念の説明と豊富なアプリケーションと実践例を使用して、実践に機械学習アプリケーションを自信を持って適用する専門家レベルにガイドします。

今回の講義では、本で地面の制約上しにくかった多くの部分についてより詳細な説明を強化しました。を傾けました。

機械学習を一切知らない方のための入門者向け講義ではありませんが、機械学習の基本概念を入門書や他の動画講義で身につけた後にこの講義を聞いたら、非常に迅速に機械学習のスキルをアップグレードできます。近くの大きな書店にアクセスして、Python機械学習完璧なガイドブックを軽くレビューしてみると、この講義があなたに合うかどうかを簡単に判断できます。

講義に使用されるソースコードは、https: //github.com/chulminkw/PerfectGuideからダウンロードできます。

Inflearnが出会った人
クォンチョルミンのインタビューを読んでください。 見に行く

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🧗🏻‍♂️

道を知ることとその道を歩くのは違います。この講義は、機械学習を実践に適用できる境地に到達するのに役立つ素晴らしいガイドになります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • 機械学習に興味のあるすべての人

  • 機械学習の困難なアルゴリズムの壁を超えていない人

  • 理論中心のマシンラーニングで一番回った人

  • 実務にどのように機械学習を適用するかを検討してきた方

  • Kaggle과 같은 데이터 분석/機械学習コンテストに挑戦したい方

  • 現在、自分の機械学習スキルをさらにレベルアップしたいと考えている方

前提知識、
必要でしょうか？

  • Python 言語の使用経験

  • 機械学習に関する薄い基礎知識

こんにちは
です。

26,052

受講生

1,289

受講レビュー

3,969

回答

4.9

講座評価

13

講座

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

カリキュラム

全体

192件 ∙ (37時間 38分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

417件

4.9

417件の受講レビュー

  • JeHeon Park님의 프로필 이미지
    JeHeon Park

    受講レビュー 4

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    62% 受講後に作成

    해외에서 머신러닝관련 학과에서 석사를 진행중인 학생입니다. 이론적인 지식과 몇가지 프로젝트를 진행해보았지만, 워낙 빠르게 배우다보니 정리가 안되어 있어서 코드도 엉망이고 머리속의 카테고리 작업도 엉망이었는데 이 강의를 들으면서 많이 정리되고 코드도 적립이 되고 있습니다. 물론 정말 이론적인 부분을 배우고 싶다면 다른강좌를 찾아 듣는게 맞겠지만, 실제 코드를 통해서 배우고 싶다고 하시면 강력하게 추천드립니다. 정말 하루하루 즐거운 시간입니다. 머리속에 수식으로 정리되어 있던 부분들을 구현하면서 재밌게 수강하고 있습니다. 요약하자면, 1. 입문자를 위한 강좌는 아니지만 어느정도 머신러닝에 감각이 있으시지만 정리가 안된사람들에게 추천드립니다. 2. 복잡한 수식은 필요없고 코딩을 배우고 싶다면 강추드립니다. 3. 수식과 이론은 학교수업이나 공부를 통해 알고있지만, 실제 적용을 어떻게할줄 몰라서 고생하시는분들 추천드립니다. 비추천하는 분들은 1. 하드코어한 수학적 증명을 보고싶다. 비추천 드립니다. 머피의 머신러닝 혹은 비숍의 책을 추천드립니다. 2. 정말 아무것도 모르는데 이것만으로 입문하고 싶다. 조금 어려울것 같습니다.

    • Baek Kyun Shin님의 프로필 이미지
      Baek Kyun Shin

      受講レビュー 1

      ∙

      平均評価 5.0

      5

      48% 受講後に作成

      현재 7장 군집화까지 강의를 들었습니다. 퇴근 후 짬을 내어 공부를 하다 보니 3주 정도 걸렸습니다. 저는 강의, 교재를 모두 구매했습니다. 우선, 머신러닝에 대해 체계적으로 복습할 수 있어 굉장히 좋았습니다. 설명도 깔끔합니다. 책을 보니 얼마나 정성을 들여 집필을 하셨는지가 절실히 느껴졌습니다. 무엇보다 질문을 하면 저자분이 아주아주 상세하고 친절하게 답변해주시는 것이 좋았습니다. 다만, 머신러닝을 전혀 모르시는 분이 듣기에는 적합하지 않습니다. 기초적인 머신러닝 내용을 아시는 분이 수강을 하셔야 합니다. 캐글 Advanced 과정과 같은 저자 분의 다른 고급 강의를 기대해봅니다! 감사합니다.

      • 회사막내님의 프로필 이미지
        회사막내

        受講レビュー 2

        ∙

        平均評価 5.0

        5

        1% 受講後に作成

        주말부터 보기 시작했는데 설명이 정말 자세하네요. 통계 잘 몰라도 현업에서 쓰고 싶은 사람에게 필요한 강의 아닐까 싶어요... 수포자 입장에서...

        • sangjin0202님의 프로필 이미지
          sangjin0202

          受講レビュー 2

          ∙

          平均評価 5.0

          5

          59% 受講後に作成

          파이썬 머신러닝 완벽 가이드가 동영상 강의로 나와 바로 구매했습니다. 국내 저자가 쓴 머신러닝 책으로는 최고라고 생각합니다. 책도 설명이 자세해서 도움을 많이 받았는데, 동영상 강의는 설명 뿐만 아니라 코드 해설까지 더 상세하게 되어 있군요. 좋은 강의 감사합니다~ 혹시 또 다른 강의도 찍으시면 그것도 듣고 싶습니다! (개인적으로 sql 관련해서 더 들어보고 싶습니다.)

          • 율언니님의 프로필 이미지
            율언니

            受講レビュー 6

            ∙

            平均評価 5.0

            5

            10% 受講後に作成

            우주 최강이군요. 자세한 설명과 많은 실습 코드로 큰 도움이 되고 있습니다. 진작 알았으면 오프라인 강의로 시간과 돈을 낭비하지 않았을텐데,

            ￥11,714

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            카프카(Kafka)의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 심화 수준의 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

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            오라클 DB 아키텍처의 내부 메커니즘을 이해하고 성능 튜닝과 성능 분석 전문가로 성장할 수 있는 핵심 가이드를 제공합니다.

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            카프카 완벽 가이드 - ksqlDB

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            본 강의는 ksqlDB의 활용과 핵심 메커니즘을 다양한 실습을 통해 익힐 수 있게 구성되어 있습니다. 강의를 마치고 나면 여러분은 Kafka(카프카) 기반의 실시간 Streaming 데이터 분석 시스템을 쉽고 빠르게 구축하실 수 있게 됩니다.

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            본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

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            머신러닝, Kaggle

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            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.

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            입문

            빅데이터, 머신러닝, 딥러닝

            [ICT 아카이브] 빅데이터 핵심과 비즈니스모델강의 썸네일

            [ICT 아카이브] 빅데이터 핵심과 비즈니스모델

            한국사회능력개발원

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

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

            아이리포

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

            초급

            초급

            Python, sklearn, 머신러닝

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

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

            아이리포

            유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)강의 썸네일

            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.

            초급

            초급

            강화학습, 머신러닝, Unity

            유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)강의 썸네일

            유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

            민규식

            실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기강의 썸네일

            실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

            다니엘

            도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

            초급

            초급

            Docker, 가상화, Python

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            실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

            다니엘

            인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기강의 썸네일

            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.

            입문

            입문

            인공지능(AI), AI 활용 (AX), 머신러닝

            인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기강의 썸네일

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            유용한IT학습

            내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기강의 썸네일

            내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기

            닭강정

            이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

            중급이상

            중급이상

            Python, 딥러닝, PyTorch

            내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기강의 썸네일

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            닭강정

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

            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.

            입문

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            인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

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