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과정 소개

처음 시작하는 머신러닝

과정상세

  • 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.

차시별 내용

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