본문 바로가기

Course

[Python] 파이썬 머신러닝 Starter 강의 (초급)

파이썬 머신러닝
Starter 강의 (초급)

플로우 챠트로 설명하고 오렌지3로
보강한 파이썬 머신러닝

배울 내용

파이썬 머신러닝 실행 가능

분류(classification) 문제에 대한 4가지 머신러닝 모델 실행

Orange3를 통한 메뉴 클릭 버전의 머신러닝 수행

머신러닝 및 딥러닝 개요 학습

임 선 집

Data Analyst

University of Central Oklahoma MSBA 졸업
폴리텍 정수 캠퍼스 파이썬 머신러닝, 텍스트 분석(NLP) 강사
Endicott College of International Studies 텍스트 분석(NLP), 이산수학 강사


이런 분들에게 추천해요

머신러닝을 배우고자 하나 파이썬 코딩을 어려워 하시는 분들이 처음부터 차근차근 쉽게 배울 수 있습니다.

파이선 머신러닝을 그래픽 버전인 Orange3로도 병행해서 보여드립니다.

데이터 분석에 관심이 많은 초보 파이썬 학습자

5110행, 12개의 변수를 갖는 캐글 데이터셋을 가지고 Stoke(뇌졸증) 환자를 분류하는 기초적인 머신러닝 모델 4개를 파이썬 및 Orange3로 실행합니다. 결정 트리, 로지스틱 회귀 , 신경망, K 최근접 이웃 모델 등이 그것입니다. 머신러닝 모델을 파이썬으로 코딩하면 작업이 길어짐에 따라 중간에 방향을 잃고 헤매기 쉽습니다. 이에 내비게이션 장치로서 플로우 챠트(흐름도)를 추가하여 매 단계마다 수강하시는 분들의 쉬운 이해를 돕습니다.

아울러 파이썬 코딩으로 상세한 머신러닝 과정을 처음부터 끝까지 일괄적으로 수행함으로써 프로젝트별로 여러 머신러닝 모델을 실행할 수 있는 능력을 키워 드립니다. 기존 책자들은 프로젝트내에서 다수의 머신러닝 모델을 일괄적으로 처리하는 과정이 부족합니다. 이 강의에서는 이를 보완하여 머신러닝 프로젝트를 처음부터 끝까지 수행할 수 있게 보완해 드립니다.

또한 책에 없는 내용인 Orange3를 통해 머신러닝 모델을 매우 쉽게 실행할 수 있는 방법을 강의에 추가하였습니다. Orange3는 오픈 소스 머신러닝 그래픽 버전 툴로서 메뉴를 클릭하여 드래그하여 간단하게 머신러닝 모델을 실행할 수 있습니다. 매우 직관적이고 사용자 친화적인 툴입니다. 머신러닝 초보자가 파이썬 코딩과 함께 Orange3를 함께 사용하면 학습효과를 배가할 수 있습니다.

강의는 12편으로 구성되어 있습니다. 1~2편에서는 파이썬 및 머신러닝의 기본 개념 그리고 이 강의에서 다루는 데이터셋에 대해 설명합니다. 2편 중간부터는 그래픽으로 쉽게 머신러닝을 다루는 Orange3 사용 예를 집중적으로 다루었습니다. 3편부터 11편까지는 먼저 파이썬으로 머신러닝을 구현하고, 그 후 동일 과정을 Orange3로 구현하여 독자들의 학습을 돕습니다. 마지막으로 부록 1에서는 신경망 및 딥러닝 이론을 소개합니다. 특히 최근 가장 앞선 딥러닝 모델 중 하나인 허깅페이스 라이브러리 기반의 자동번역을 소개합니다.

평생 이용권8.5시간 동영상
TV&모바일 엑세스 강의 수료증