[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기

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머신러닝의 기본 개념과 다양한 알고리즘을 익히고, 실습을 통해 모델 구현 능력을 배웁니다.

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학습방법 : HTML5 ( PC

, 스마트폰, 타블렛

)

학습차시 : 18차시

학습시간 : 5시간

학습시간 : 5시간 18차시

난이도 : 입문

강의목표

머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기

강의소개

머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌

학습대상

머신러닝에 처음 접하는 사람들

수료기준

필수평가 : 진도 (80% 이상)

총점 80 점 이상시 수료

학습목차

[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기: 1. 머신러닝 개념 및 정의
18 분; 2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
18 분; 3. 선형 회귀 모델
18 분; 4. 다중 선형 회귀
8 분; 5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명
22 분; 6. 로지스틱 회귀 모델
13 분; 7. 로지스틱 회귀 모델 구현
14 분; 8. 의사 결정 나무
8 분; 9. 의사 결정 나무 구현
14 분; 10. 랜덤 포레스트
7 분; 11. 랜덤 포레스트 구현
16 분; 12. knn
9 분; 13. knn 구현
11 분; 14. train valid test 데이터 나누기
12 분; 15. 데이터 전처리
11 분; 16. 최종 실습 - 타이타닉
16 분; 17. 최종 실습 - 타이타닉2
17 분; 18. 최종 실습 - 타이타닉3
27 분

머신러닝의 기본 개념과 다양한 알고리즘을 익히고, 실습을 통해 모델 구현 능력을 배웁니다.