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파이썬 데이터 분석 머신러닝_머신러닝 본격 시작하기
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과정정보
커리큘럼
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과정소개
머신러닝의 다양한 기법들을 실제 데이터를 통해 학습하며 데이터를 기반으로 미래를 예측해보자!
학습대상
데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 이를 기반으로 미래를 예측하고 싶은 학습자
빠르고 정확하게 분석된 예측과 결과로 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 학습자
학습목표
파이썬 머신러닝 패키지 사이킷런을 이해하고 프레임 워크를 정리할 수 있다.
실전 사례와 사이킷런 실습으로 실무에서 주요하게 쓰이는 알고리즘의 핵심을 이해하고 건강 진단 데이터 전처리, 주택가격예측, 와인데이터셋 분류를 직접 해낼 수 있다.
교수소개
학습내용
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 1차시 | 1. 머신러닝 패키지 - 사이킷런 활용하기 |
| 2차시 | 2. 머신러닝 - Model Selection 모듈 |
| 3차시 | 3. 머신러닝 UnderFitting과 OverFitting, 그리고 데이터 전처리 |
| 4차시 | 4. 데이터 전처리하기 |
| 5차시 | 5. 데이터 전처리 실전과 머신러닝 주요 알고리즘(1) |
| 6차시 | 6. 머신러닝 주요 알고리즘 (2) |
| 7차시 | 7. 머신러닝 주요 알고리즘 (3) |
| 8차시 | 8. 머신러닝 주요 알고리즘 (4) |
| 9차시 | 9. 머신러닝 주요 알고리즘 (5) |
수료기준
| 수료기준 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 총 진도율 | 중간평가 | 최종평가 | 과제 | |
| 80% 이상 | - | - | - | |
| 반영된 평가 합산 0점 이상 | ||||