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Course

[최저가] 머신러닝과 딥러닝의 원리와 이론



머신러닝과 딥러닝의 원리와 이론

실습으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 개념 및 활용


강사



강의 설명

[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 등 수학적 지식에 대한 기본 이해와 활용이 가능하신 분들이 수강하시면 좋습니다.

본 코스는 다음과 같은 내용들로 구성되어 있습니다.
<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.




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