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머신러닝 개념, 핵심 알고리즘, 코드 구현까지 A to Z로 배우고 싶다면 이 로드맵에 주목해주세요.
재직을 인증한 실제 현직자들이 직접 듣는 강의입니다.
제대로 구성한 추천 알고리즘 베이직
알고리즘 구현의 근본을 놓치지 마세요.
어떤 상황과 데이터에도 어려움 없이 대응할 수 있도록 가장 기본이 되는 원리부터 빠짐없이 다룹니다. 데이터 모델링 및 라이브러리 활용에 필요한 파이썬 심화 문법부터, 머신러닝 알고리즘에 필요한 선형대수 개념까지 확실하게 알려드립니다.
자신감은 ‘직접 짠 코드’에서 나옵니다.
실무에 어떻게 머신러닝을 적용해야 할지 고민이 되셨나요? 사이킷런(Scikit-Learn), 판다스(Pandas), 맷플롯립(Matplotlib) 등 현업에서 활발하게 쓰이는 라이브러리 역시 코드 중심의 예제로 손쉽게 익히고 경험해 볼 수 있도록 구성하였습니다.
데이터 엔지니어링 및 추천시스템 전문가가 현업에서 얻은 노하우를 전합니다. ML 기초 학습 이후 어떻게 추천 시스템을 구현할지 고민이시라면, 추천 시스템의 원리와 다양한 구현 방법론까지 모두 알아가보세요.
다각도로 완성하는 추천 시스템 구현 방법론
Matrix Factorization(MF) 기반 추천 알고리즘
파이썬 Surprise(서프라이즈) 패키지 활용
단일 알고리즘 보완 하이브리드 추천 시스템
대규모 데이터 처리를 위한 Sparse Matrix 적용
누적 740+개 수강평이 성장을 증명하고 있습니다.
★★★★★
딥러닝 공부를 본격적으로 시작하기에 앞서 선형대수학을 한 번 제대로 짚고 넘어가는 과정이 필요할 것 같아 수강하게 되었습니다. 기계식 문제풀이에서 벗어나 풍부한 설명으로 개념부터 차근차근, 시각화까지 해서 보여주시니까 이론적인 측면에서 좀 더 쉽게 접근할 수 있었던 것 같습니다. 전에 선형대수학을 접해보지 않으신 분이라도 강의를 차근차근 듣다보면 따라오실 수 있을 것 같습니다!
"선형대수학개론" 수강평
★★★★★
머신러닝에 대한 기본 지식도 없이 시작하게 돼서 걱정을 많이 했었는데 지식공유자님의 강의 내용이 굉장히 알차서 영상을 통해서도 기초부터 잘 다질 수 있었어요!
★★★★★
설명이 명쾌해서 이해하기가 좋습니다. 머신러닝의 기초 개념을 공부했지만 실제 넷*릭스 등에서 어떤 방식으로 추천을 하는지 궁금했는데 초반부터 궁금했던 내용들이 언급되어 이 과정을 제대로 배워봐야겠구나 싶습니다. 좋은 강의 감사합니다.
★★★★★
해외 머신러닝 관련 학과에서 석사 과정 진행 중인 학생입니다. 이론적인 지식과 몇 가지 프로젝트를 진행해보았지만, 워낙 빠르게 배우다보니 정리가 안 되어 있어서 코드도 엉망이고 머릿속 카테고리도 엉망이었는데 이 강의를 들으면서 많이 정리되고 코드도 적립이 되고 있습니다. 실제 코드를 통해서 배우고 싶다고 하시면 강력하게 추천드립니다. 정말 하루하루 즐거운 시간입니다. 머리속에 수식으로 정리되어 있던 부분들을 구현하면서 재밌게 수강하고 있습니다.
★★★★★
개인화 추천 시스템의 전체적인 큰 그림을 잡을 수 있어 좋습니다. 이 강의 덕분에 전체적인 큰 그림을 잡았으니 복습차원으로 캐글 문제에 적용해보면서 좀 더 감을 키우고, 최신 논문도 읽으며 계속해서 공부해 나갈 수 있는 힘이 생긴 것 같습니다. 감사합니다.
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판다스를 어느정도 다룬다고 생각했는데, 단순히 할 줄 안다고 성능이 나오는게 아니더라고요. 복잡한 데이터 세트에서 머신러닝 알고리즘을 어떻게 적용해야 하는지와 데이터 전처리, 분석 도메인에 대한 중요성을 알려준 고마운 강의입니다.
차별화된 배움, 한 발 앞서가는 내 커리어
매달 새로운 주제의 로드맵이 공개됩니다.
시퀀스, 데이터 모델, 일급함수 등 머신러닝 알고리즘 구현을 위한 파이썬 심화 문법을 학습합니다. 인프런이 꼼꼼하게 준비한 오리지널 강의를 통해 초심자 관점에서 파이썬 프로그래밍의 핵심이 되는 중급 수준의 개념들을 정리할 수 있습니다.
₩55,000
머신러닝 알고리즘을 구현하기 위해서는 선형대수를 꼭 짚고 넘어가야 하지만, 대부분의 자료가 영어로 되어 있어 진입 장벽이 높습니다. 복잡하면서도 추상적인 선형대수를 공학수학 초보자도 이해하기 쉽게 ‘한국어로 된 설명으로’ 학습할 수 있게 구성된 강의입니다.
₩77,000
머신러닝이 처음이신가요? 이 강의에서는 데이터 분석, 머신러닝 등에 가장 많이 쓰이는 파이썬 라이브러리를 실습하며 빠르게 머신러닝의 전반적인 개념을 알아봅니다. 데이터 전처리, 가공, 분석, 시각화에 이르는 데이터 분석의 흐름을 체득하고 기초를 다지고 싶은 분들께 적합한 무료 강의입니다.
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머신러닝을 ‘정말 제대로’ 배우고 싶은 분들이라면 주목하세요! 머신러닝의 개념부터 초보자들이 헷갈리는 환경 설정, 코드 구현까지 모두 잡은 머신러닝 강의입니다. 머신러닝 전공 대학원생부터 현직 개발자까지 실무에서 머신러닝을 구현하고자 하는 분들께 꼭 필요한 내용으로 구성되어 있습니다.
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어느새 비즈니스의 성패를 좌우하는 요인으로 자리잡은 추천 시스템, 그래서 실제로는 어떻게 구축해야 할까요? 이 강의에서는 파이썬으로 개인화 추천 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다. 추천 시스템의 전반적인 원리와 실전 감각을 모두 잡아보세요! 현직 데이터 분석가의 노하우를 고스란히 전해드립니다.
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실무에서 원하는 머신러닝 전문가로 거듭나기 위해 꼭 필요한 실습 경험을 쌓는 머신러닝 강의입니다. 캐글(Kaggle) 경연대회 문제를 기반으로 데이터 모델, 분석 도메인, 데이터 분석 EDA, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 성능 최적화 등 고성능 머신러닝 모델을 구현할 수 있는 역량을 길러보세요.
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