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Course

[한글자막] 머신러닝 실전 개발

【글로벌 Best】
Machine Learning
실전 개발 | 8개의
실용 프로젝트

현실에서 이용하는 데이터 셋을
사용하여 딥러닝과 머신 러닝 모델을
직접 개발하고 8개의 실용 프로젝트를
진행하며 실무 능력을
향상 시킬 수 있는 강의

배울 내용

딥 러닝의 현실 용례

인공 신경망을 사용하여 이미지를 분류하는 법

머신 러닝의 현실 용례

LE-NET 심층 신경망을 사용하여 교통 표지판을 분류하는 법

전이 학습을 사용하여 CNN 이미지를 분류하는 법

인공 신경망을 사용하여 자동차 판매량을 예측하는 법

Dr. Ryan Ahmed,
Mitchell Bouchard,
Ligency I Team

Professor & Best-selling Instructor, 250K+ students,
B.S, Host @RedCapeLearning 475,000 + Students,
Helping Data Scientists Succeed


이런 분들에게 추천해요

데이터 과학을 현실 용례에 적용해 보고 싶은 데이터 과학자

실습 과제를 통해 딥 러닝을 학습하고자 하는 학생 및 모든 분

포트폴리오에 프로젝트를 더 추가하고 싶은 머신 러닝 관련 종사자

● 8개의 실용 프로젝트로 학습하는 머신러닝 실전 개발!
● 현실에서 이용되는 데이터셋을 사용해서 실용적인 모델을 직접 개발!

Machine Learning 실전 개발 | 8개의 실용 프로젝트를 선택해야 하는 이유
이 강의의 목적은 수강생들에게 딥 러닝과 머신 러닝에 대한 지식과 핵심을 실용적이면서 쉽고 재미있게 전달하는 것입니다. 이 강의에서 수강생들은 현실에서 이용되는 데이터셋을 사용해서 실용적인 딥 러닝과 머신 러닝 모델을 직접 개발하게 됩니다. 또한 전 강의에 걸쳐 여러 기술을 실용적인 관점에서 다룹니다.

이 강의는 딥 러닝과 머신 러닝 모델에 대한 기본적인 이해를 원하는 수강생을 대상으로 이루어졌습니다. 강의를 듣기에 앞서 기초 프로그래밍 지식을 갖출 것이 권고됩니다. 허나 이는 이 수업에서만 다뤄질 것이며, 그렇기에 해당 강의는 아무런 요구 사항이 없으며 기본 프로그래밍 지식을 갖췄다면 누구에게나 열려 있습니다.

이 강의를 마치신 수강생들은 딥 러닝과 머신 러닝 모델에 대해 통달할 것이며, 현실에서 마주하는 문제를 해결하기 위해 강의에서 배운 기술을 즉시 적용할 수 있을 겁니다.

Machine Learning 실전 개발 | 8개의 실용 프로젝트는 이렇게 진행 됩니다
딥 러닝 기술을 학습시켜서 이미지 분류 작업을 할 수 있도록 만들기
최첨단 페이스북 Prophet 시계열 예측 패키지를 사용해 예측 모델을 개발하여 미래 원자재 가격과 같은 미래 사건을 예측하기
자연어 처리 모델을 개발하여 소비자 리뷰를 분석하고 스팸 메시지를 식별할 수 있게 만들기
아마존과 넷플릭스에서 이용되는 영화 추천 시스템과 같은 추천 시스템을 개발하기

Ligengy Team의 한마디!
한국 수강생 여러분 안녕하세요?
딥 러닝과 머신 러닝은 현재 가장 인기가 많은 기술 분야입니다! 해당 분야는 기회와 전도유망한 직업이 넘쳐나고 있어요. 머신/딥 러닝 기술은 오늘날 은행업, 헬스케어, 운송과 기술 분야 등에서 널리 이용되고 있습니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 경험을 통해 학습할 수 있도록 해주는 알고리즘을 다루는 학문입니다. 경험을 통해 (예: 더 많은 훈련용 데이터) 컴퓨터는 끊임없이 성능을 올릴 수 있습니다. 딥 러닝은 다층 신경망 기술을 활용하는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 딥 러닝은 사람의 뇌로부터 영감을 받아 생물학적 뉴런의 작동방식을 모방합니다. 계층적인 심층 신경망은 수많은 인공 뉴런들이 층처럼 쌓이면서 연결되어 형성됩니다. 더 많은 숨겨진 레이어가 신경망에 추가될수록 심층 신경망의 “깊이”는 더욱 깊어짐에 따라 훨씬 더 복잡한 비선형 관계를 구현할 수 있게 됩니다. 딥 러닝은 자율주행 자동차, 얼굴인식과 음성인식, 그리고 헬스케어 앱 등에서 폭넓게 이용되고 있습니다.

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

강의에서 만나요!
- Ligengy Team

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