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과정 소개

강좌명 : 처음 시작하는 머신러닝
훈련 기간 : 15일 , 27 시간
AI 분야에서 빅데이터의 발생으로 전 세계는 머신러닝 열풍이 불었습니다. 머신러닝은 기계를 사용해 대량의 데이터를 학습하여 새로운 변화에 적응하게 하는 기술입니다.
다변화된 시대에 다양한 변화를 예측하기 위해 각종 분야에 머신러닝이 사용되고 있습니다.
이 과정에서는 간단한 데이터 분석 라이브러리와 머신러닝의 기본적인 활용 방법까지 학습합니다.

차시	강의내용
1	인공지능의 개념과 파이썬 소개
2	머신러닝의 개요
2	머신러닝의 개요
3	선형회귀 모델
4	로지스틱회귀 모델
5	결정트리
6	서포트 벡터 머신
7	K 최근접 이웃
8	나이브 베이즈 분류
9	퍼셉트론
10	CNN / RNN
11	비지도학습 / 강화학습
12	머신러닝 개요와 역사
13	주피터 노트북 튜토리얼과 구글 머신러닝 환경 코랩
14	넘파이를 활용한 배열 객체 다루기
15	판다스를 활용한 데이터 다루기와 시각화 방법
16	사이킷런 소개와 교차검증의 이해
17	데이터 전처리:피쳐 스케일링과 정규화
18	머신러닝 알고리즘: 분류 & 의사결정나무
19	머신러닝 알고리즘: 분류 – 다양한 알고리즘과 앙상블 모델
20	머신러닝 알고리즘: 회귀
21	모델 평가 방법
22	차원 축소
23	머신러닝 알고리즘: 군집화
24	모델 최적화 : GridSearch
25	자연어 처리
26	타이타닉호 생존자 데이터 분석
27	처음부터 끝까지 하는 프로젝트: 네이버 영화 댓글 감정 분석과 예측