클래스 소개
강의소개
이 강의는 파이썬 프로그램 언어를 사용하여 비지도학습 및 일상생활의 문제 중
카테고리 형태가 답인 유형( 예: 신규고객의 고객등급[VIP, DIAMOND] )
머신러닝 기법을 활용하여 실습위주로 풀어가는 과정입니다.
머신러닝은 통계적인 방식에 의존하여 문제를 해결하지 않습니다.
이미 잘 만들어진 머신러닝 알고리즘에 학습할 재료(문제, 답)를 던져주면
기계가 미래의 문제들에 대해서 알아서 예측하는 기법입니다.
카테고리 형태가 답인 유형( 예: 신규고객의 고객등급[VIP, DIAMOND] )
머신러닝 기법을 활용하여 실습위주로 풀어가는 과정입니다.
머신러닝은 통계적인 방식에 의존하여 문제를 해결하지 않습니다.
이미 잘 만들어진 머신러닝 알고리즘에 학습할 재료(문제, 답)를 던져주면
기계가 미래의 문제들에 대해서 알아서 예측하는 기법입니다.
머신러닝의 활용
교육대상
머신러닝 모델을 실습을 통해 쉽게 이해하고 싶은 사람
같이 코드를 따라해보면서 개발을 경험해보고 싶은 사람
파이썬으로 데이터는 조금 조작하는데 머신러닝 기술을 적용해보고 싶은 사람
강의 맛보기
필요한 선수지식
아래의 선수지식이 필요합니다.
- Python언어 활용 지식
- Python을 활용한 데이터 연산 및 전처리 지식
참고자료
- 도서: 빅데이터 & 인공지능, 김효관 저자
- 코드: http://www.github.com/hyokwan 내 python lecture
- 유튜브: http://www.youtube.com/hkcode
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내- 본 클래스는 8차시, 3시간 40분 분량으로 구성되어 있으며,
일 1시간 내외의 학습 시간을 기준으로 1주(7일) 수강시 완강이 가능한 구성입니다. - 해당 클래스는 사전 공지 없이 콘텐츠 내용, 가격, 할인 정책등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습기간
- 기본수강기간(유료수강기간)은 최초 1개월 (30일)이며,
기본수강기간 이후부터는 무제한(무료) 학습 기간이 적용됩니다. (연장신청: 2년단위) - 유/무료 수강기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
- 수강 시작일(유료 수강기간)은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
- 이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
- 이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
* 전액환불- 수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시
- 수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시: 실 결제금액의 2/3을 환불
- 수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시: 실 결제금액의 1/3을 환불
- 요청일 기준 수강 시작 후 15일 초과 또는 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불금액 없음
(3) 주의 사항
- 본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
- 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
- 무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
- 구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구되지 않습니다.
- 강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
강사소개
김효관- hkcode 개발자 유튜브 채널 운영
- [빅데이터 & 인공지능] 저자
- 삼성SDS, 데이터분석 그룹
- 삼성전자 내 첫 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영 프로젝트 수행
- 삼성전자 내 제품 판매량 수요예측 모델 개발 및 운영 프로젝트 수행
- 이외 "검사항목 효율화","고객분석" 등 빅데이터/인공지능 프로젝트 수행
- 기업 내 빅데이터 & 인공지능 분야 다수 강의 [CJ그룹, 데이터스트림즈 등]
커리큘럼
| 유형별로 실습하는 머신러닝 01 머신러닝 개요 | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 02 머신러닝 이론 | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 09 지도학습[분류모델]-무작정 따라하기 (SVM, KNN) | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 10 지도학습[분류모델]-주요 포인트 이해하기 | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 11 지도학습[분류모델]-정확도 지표 | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 12 지도학습[분류모델]-실습1풀이 [모델 변경] | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 13 지도학습[분류모델]-실습2풀이 [데이터 변경] | |
| 유형별로 실습하는 머신러닝 14 비지도학습-이해 및 실습 |