클래스 소개

파이썬 머신러닝, 왜 필요할까요?

머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가요?

머신러닝은 인공지능의 한 분야로서 자율적으로 데이터를 학습하고 개선해 나가는 컴퓨터 알고리즘입니다. 데이터 분석을 위한 모델 생성을 자동화하여 소프트웨어가 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고 패턴을 찾아가며 성능을 향상해 나갑니다.

✅ 머신러닝이 해내는 놀라운 일들은 이렇습니다.

• Siri와 같은 음성 기반 도우미를 작동시킵니다.
• 소셜 미디어 채널에서 친구, 그룹을 추천합니다.
• GPS에서 어느 경로에 교통량이 많을지 예상해 경로를 다시 지정합니다.
• 검색 엔진에서 검색 결과를 갈수록 명확히 하고 최적화 시킵니다.
• Netflix와 유튜브 같은 스트리밍 서비스에서 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 자동으로 소개해 줍니다.

이처럼 현대인의 일상에 가장 밀접한 기술이라고 할 수 있을 정도로 현재 우리 삶에 많은 영향을 주고 있는 머신러닝! 본 클래스에서는 머신러닝의 전반적인 과정에 대해 배워볼 예정입니다. 업무의 효율성을 높이고 싶거나 분석의 자동화, 예측력 향상을 희망한다면 지금 바로 머신러닝 클래스를 들어보세요!

파이썬을 활용한 머신러닝! 지금 바로 공부하세요!

왜 데이터캠퍼스의 머신러닝 클래스인가요?

본 강의는 20년 이상 경력의 데이터 분석 전문가가 여러 경험과 검증된 전문성을 바탕으로 진행합니다. 단계별 프로세스를 완성하고 알고리즘을 마스터 하는 커리큘럼으로 예측, 분류, 군집, 연관 추천 등 4가지 머신러닝 목적과 예측력이 높은 검증된 13가지 핵심 알고리즘을 마스터할 수 있으며, 선거 유권자 예측, 환자 예측 등 실전 주제를 가지고 데이터 정규화, 데이터셋분할, 알고리즘 적용과 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 최적 모델 찾기, 실전 데이터에 적용하기까지 전 과정을 다룹니다.

본 클래스와 함께 포기하지 말고 끝까지 파이썬 딥러닝, 학습해봅시다!

수강 효과

• 수집된 데이터의 정규화, 변환, train/test 데이터셋 분할 등 분석 전처리 과정을 수행할 수 있습니다.
• 머신러닝의 예측, 분류, 군집, 추천 등 4가지 목적에 따른 13가지 핵심 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝 방법을 익혀 가장 예측력이 높은 최적의 결과를 도출할 수 있습니다.
• 앙상블 기법을 적용해 여러 머신러닝 알고리즘의 조합으로 더욱 높은 예측력을 이끌어낼 수 있습니다.
• 업무의 효율성을 높이거나, 분석의 자동화 그리고 예측력을 향상합니다.

클래스 추천 대상

• 파이썬 기초 과정을 어느 정도 익히신 분
• 전처리 과정과 알고리즘을 명확히 이해하고 싶은 분
• 인공지능 데이터분석가가 되고자 하는 현업 실무자 및 취업준비생
• 개발자이면서 예측, 추천, 군집 등의 분석을 자동화하고자 하는 분
• 머신러닝을 익혀 반복적 업무의 효율성 및 예측력을 향상하고자 하는 분
• 전통적 통계 분석에 더해 최신 머신러닝 기법으로 연구 성과를 내고자 하는 연구자

이 클래스가 특별한 이유 2가지 이유

① 20년 이상의 데이터 분석 전문가가 진행하는 머신러닝 강의

② 머신러닝의 핵심 알고리즘 13가지를 배우는 강의