실전 데이터 사이언스 Part 3. 머신러닝의 이해
기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.
파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 (2020 업데이트) [쉽게! 견고한 자료까지!]
데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.
[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리
캐글에 있는 IMDB 영화리뷰 감정 분석 경진대회를 통해 자연어 처리에 필요한 기초 이론과 실습을 해보는 강의입니다.
웰컴 투 태블로 월드
최근 가장 핫한 데이터 분석 도구, 태블로의 기초적인 내용을 익힙니다.
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.
R로 쉽게 배우는 강화학습
Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.
R로 무작정 해보는 data science
R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의 입니다. 데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다.
프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문
프로그래밍을 배우기에 최고의 강좌! 쉽고 범용성 높은 'python' 으로 탄탄한 개념 설명부터 퀴즈, 과제를 통한 복습까지 프로그래밍을 접하고, 실력을 키우기 위해 좋은 강좌 입니다. 데이터과학자가 되고 싶은 분, 프로그래머가 되고 싶은 분, 반복적 업무에 프로그래밍을 활용하고 싶은 분 누구나에게 좋은 강좌 입니다.
밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문
본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 두 번째 강의인 밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문 입니다. 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문은 Part I과 Part II로 구성되어 있습니다. 본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 준비한 WADIZ 펀딩의 지원을 받아제작되었습니다.
캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스
머신러닝과 데이터 사이언스 경진대회 플랫폼인 캐글을 통해 데이터 분석과 머신러닝에 입문해 봅니다.
강화학습 기초 이론
강화학습의 이론, 기초 개념을 탄탄히 다지고 싶은 분, 딥러닝이 강화학습에 어떻게 적용 되는지 배우고 싶으신 분께 도움이 됩니다.
