과정상세
파이썬을 활용한 머신러닝
교재제공 중급
파이썬을 활용한 머신러닝
과정요약
| 학습시간 | 28시간 | 난이도 | 중급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 24 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
학습목표
- 머신러닝의 다양한 알고리즘 모델들의 핵심적인 개념과 특성을 이해한다.
- 파이썬 라이브러리를 활용해 다양한 예시를 활용해 머신러닝 모델을 훈련하고 적용한다.
- 다양한 머신러닝 모델을 비교 및 분석하여 데이터에 적합한 기계학습 모델을 선택하고 설정하는 방법을 살펴본다.
학습대상
- 머신러닝을 적용하여 데이터 분류 및 예측을 하고 싶은 데이터 분석가
- 인공지능 알고리즘을 이해하고 적용하고 싶은 소프트웨어 개발자
- 파이썬을 활용하여 인공지능 기술을 이해하고 싶은 개발자
과정목차 28
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1 일차
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환경설정
파이썬 프로그래밍 환경 설정
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환경설정
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- 주피터 노트북 활용
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파이썬 기본
파이썬 자료형과 변수
- 파이썬 자료구조
- 파이썬 함수
- 데이터 입출력
- Numpy와 Pandas
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기계학습 기초
MCP 뉴런
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기계학습 기초
- 퍼셉트론
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지도학습 Ⅰ
ScikitLearn
- KNN
- 선형 모델
- 분류용 선형 모델
- 이진 분류와 다중 분류
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지도학습 Ⅱ
나이브 베이즈 분류기
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지도학습 Ⅱ
- 결정 트리
- 결정 트리 앙상블
- 커널 서포트 벡터 머신
- 신경망
- 분류 예측의 불확실성 추정
- 모델 평가
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데이터 전처리
스케일 및 지도학습에서의 전처리 효과
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데이터 전처리
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비지도학습
차원 축소
- 비음수 행렬 분해 (NMF)
- tSNE 활용 매니폴드 학습
- 군집
- 병합 군집
- DBSCAN
수강후기 402
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5허*은
2025.04.11
아주 유익했습니다~ -
5윤*연
2025.04.11
예전에 전공 수업에서 이해하지 못한 내용을 이번 강의에서 이해할 수 있었습니다. ML 전반적인 내용을 다루면서도 필수적인 원리에 대해서 쉽고 상세히 설명해주신 점이 매우 좋았습니다. 그 외에도 파이썬 문법에 대해서도 중간중간 다뤄주신 부분도 큰 도움이 되었습니다! -
5최*민
2025.04.11
강사님의 잘 설명해주셔서 많은 이해를 할 수 있었습니다. 아쉬운 점은 데이터 유형에 따라 대표적인 알고리즘 2~3개에 대해 소개하는 시간이 있었으면 좋겠습니다. -
4.75권*진
2025.04.11
개인적인 기초지식이 부족하여 따라가기 어려웠지만 좋은 수업이었습니다. 기초 과목을 먼저 들을걸 하는 아쉬움이 있습니다 -
5이*형
2025.04.11
머신러닝의 알고리즘 기법들을 이해하고 각 적용사례에 대해 실습할 수 있는 유익한 시간었습니다