What you'll learn
- 머신러닝과 딥러닝의 개념과 정의
- 머신러닝 용어와 각종 라이브러리
- 선형 및 다중 회귀 모델
- 로지스틱 회귀 모델
- 의사결정나무
- 랜덤 포레스트
- knn
- 퍼셉트론
- 행렬 기본과 인공신경망
- 오차 역전파와 출력층
- CNN과 RNN
Requirements
- 머신러닝과 딥러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 강의입니다
- 파이썬 및 기초통계에 대한 이해가 있으신 분들이 수강하시면 좋습니다
Description
[실습으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 개념 및 활용]
본 코스는 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 개념과 이론을 학습하실 수 있는 강의입니다. 강의를 통해 머신러닝 및 딥러닝의 핵심적인 이론 및 주요 모델들에 대한 이해 및 실습을 통한 활용 방법을 배우실 수 있습니다.
대략적인 머신러닝과 딥러닝의 개념 및 이론들에 대한 지식이 필요한 분들은 모두 수강할 수 있지만, 가능하면 파이썬과 기초 통계 및 행력 등 수학적 지식에 대한 기본적인 이해와 활용이 가능하신 분들이 수강하시면 좋습니다.
본 코스는 다음과 같은 내용들로 구성되어 있습니다.
[목차]
<머신러닝>
머신러닝 개념 및 정의
머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
선형 회귀 모델
다중 선형 회귀
선형 회귀 모델 구현, colab 설명
로지스틱 회귀 모델 구현
의사 결정 나무 구현
랜덤 포레스트 구현
knn 구현
train valid test 데이터 나누기
데이터 전처리
최종 실습 - 타이타닉
<딥러닝>
딥러닝 개념 및 정의
퍼셉트론
XOR 문제
코랩 사용법
행렬 기본
신경망
오차 역전파
출력층
신경망 실습
CNN 개념
CNN 실습
RNN 개념
RNN 실습
머신러닝과 딥러닝 학습이 필요하신 분들은 본 강의를 통해 많은 도움 얻어가시기 바랍니다.
Who this course is for:
- 머신러닝에 대한 개념이 궁금한 사람
- 머신러닝 모델을 내 손으로 직접 구현해보고 싶은 사람
- 딥러닝 모델과 신경망에 대한 학습이 필요한 사람
Instructor
2001년에 설립된 IT 이러닝 전문 사이트 ITGO를 운영하고 있는 ㈜아이티고는 IT 이러닝 콘텐츠를 제작 유통하고 있는 콘텐츠 제작사 입니다.
아이티고는 IT 각 분야의 실무 전문가 및 강의 전문가를 초빙하여 강좌를 제작하고 있으며, 계속 발전하고 변화하는 IT 분야의 특성에 맞춰 년간 150여개의 신규강좌를 지속적으로 제작 공급하고 있습니다.
또한 학습자의 의견을 적극 수렴하여 신규강좌 기획 및 개설에 최대한 반영하고 있습니다.
앞으로도 좋은 강좌 제작을 위해 우수한 강사진 섭외와 IT 분야의 최신 동향 파악에 소홀함이 없도록 전 임직원이 노력하겠습니다.