AI구현을 위한 실사례 기반 머신러닝 
- 강사명 조영훈
- 강의수총 46강
- 수강기간0일
- 수강료0원
강좌특징
AI를 구현하는 머신러닝으로 빅데이터를 분석하여 미래를 예측하거나 데이터를 분류하여 결론을 만들어냅니다.
강의정보
이 강의는 어떻게 구성되었나요?
| 차시 |
강의내용 |
샘플강의 |
| 1강 |
머신러닝 매커니즘 이해 1 |
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| 2강 |
머신러닝 매커니즘 이해 2 |
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| 3강 |
머신러닝 매커니즘 이해 3 |
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| 4강 |
대용량 데이터 핸들링 기법 |
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| 5강 |
여러 파일을 핸들링하는 방법 |
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| 6강 |
파일 용량에 따른 속도 비교 |
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| 7강 |
목적에 따른 column 일관화 |
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| 8강 |
Data Preprocessing 1 |
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| 9강 |
Data Preprocessing 2 |
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| 10강 |
Data Preprocessing 3 |
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| 11강 |
관련있는 데이터 추가하기 1 |
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| 12강 |
관련있는 데이터 추가하기 2 |
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| 13강 |
관련있는 데이터 추가하기 3 |
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| 14강 |
파생변수 생성 |
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| 15강 |
datetime handling |
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| 16강 |
pandas profiling |
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| 17강 |
Data Exploration |
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| 18강 |
이상치 탐지 - MAD 소개 |
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| 19강 |
Scaling - robust |
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| 20강 |
feature selection - MCR 접근법 |
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| 21강 |
feature selection - PIMP 접근법 |
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| 22강 |
Explainable AI 소개 |
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| 23강 |
Explainable AI - PDP |
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| 24강 |
Explainable AI - SHAP |
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| 25강 |
Bagging 이해 1 |
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| 26강 |
Bagging 이해 2 |
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| 27강 |
이상치 탐지 - MCOD 탐지법 |
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| 28강 |
생소한 데이터 소개 |
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| 29강 |
Smart Factory 분야 이해 1 |
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| 30강 |
Smart Factory 분야 이해 2 |
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| 31강 |
분석 방향성에 맞는 label 생성 1 |
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| 32강 |
분석 방향성에 맞는 label 생성 2 |
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| 33강 |
생소한 데이터의 feature selection |
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| 34강 |
성능이 좋은 알고리즘 소개 |
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| 35강 |
성능이 좋은 알고리즘 활용 |
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| 36강 |
hyperparameter tuning 1 |
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| 37강 |
hyperparameter tuning 2 |
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| 38강 |
추천 시스템 개론 |
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| 39강 |
영화 추천 시스템 구현 1 |
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| 40강 |
영화 추천 시스템 구현 2 |
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| 41강 |
도서 추천 시스템 구현 1 |
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| 42강 |
도서 추천 시스템 구현 2 |
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| 43강 |
쇼핑몰 추천 시스템 구현 1 |
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| 44강 |
쇼핑몰 추천 시스템 구현 2 |
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| 45강 |
쇼핑몰 추천 시스템 구현 3 |
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| 46강 |
쇼핑몰 추천 시스템 구현 4 |
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함께 추천하는 강의
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패키지
- 맞춤 패키지
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필요한 목표에 맞게 상담을 통하여 패키지를 구성하여 드립니다.
(패키지 과정은 할인율이 높고, 더 오랫동안 수업참여를 할 수 있습니다.)
생생수강후기
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jongpark
비전공자이고 머신러닝 단어만 가끔 들어봤는데요. 강의 하나만 듣고나니 데이터를 바라보는 제 시각이 달라졌네요. 생각도 달라지고 여러모로 도움이 많이 된 훌륭한 강의입니다.
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wogmltls
처음에는 반신반의했는데요. 강사님이 여러 사례별로 머신러닝의 핵심 개념을 설명해주시네요. 실사례 기반으로 설명해주니까 이해도 더 잘되고 흥미도 더 생겼어요. 후회없이 잘 들었습니다~~~
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jennyji
머신러닝을 이해하기 위해 필요한 개념들을 초반에 아주 꼼꼼하게 설명해주셔서 좋았어요. 가장 좋았던건 마무리쯤에 다양한 분야의 추천시스템을 직접 구현해보는 프로젝트가 있어서 배운 내용을 활용해볼 수 있는게 가장 좋았습니다. 데이터와 머신러닝에 관심있다면 무조건 강의 추천해요ㅎㅎㅎ
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tmdgns0
대용량 데이터를 조절할 수 있는 핸들링 기법이 가장 재미있었습니다. 개념들을 배우고나서 마무리로 영화추천시스템, 도서추천시스템, 쇼핑몰추천시스템 등 직접 시스템을 구현해보는 프로젝트가 있었는데요~ 오프라인 수업을 듣는 것처럼 집중해서 재미있게 수업에 참여했습니다. 감사합니다!
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STOENP
인공지능을 구현하는 머신러닝! 이번 강의 정말 재미있게 들었습니다. 특히 데이터셋을 직접 처리해서 스스로 머신러닝을 구현해보는 과정이 의미가 있었어요. 머신러닝 메커니즘, 데이터전처리, 알고리즘활용, 스마트도구 주제도 모두 재미있게 들었습니다!! 머신러닝 관심있다면 꼭 들으세요ㅎㅎ