【AI 자막】 머신러닝 마스터 클래스, AI 인공지능 쉽게 이해하기 (초보에서 숙련된 실무자로!)

Description

[꼭 읽어주세요] 한글 AI 자막 강의란?

• 유데미의 한국어 [자동] AI 자막 서비스로 제공되는 강의입니다.

• 퀴즈와 실전테스트에 대해서는 한글 번역이 제공되지 않습니다.

• 강의에 대한 질문사항은 Chand 강사님이 확인하실 수 있도록 Q&A 게시판에 영어로 남겨주시기 바랍니다.

【AI 자막】 머신러닝 마스터 클래스, AI 인공지능 쉽게 이해하기 (초보에서 숙련된 실무자로!) 강의에 오신 것을 환영합니다!

이 강의에서는 흥미진진한 머신러닝 분야의 왕초보에서 전문가 및 숙련된 실무자가 될 수 있도록 여러분을 안내합니다. 이 과정은 초보자이든 프로그래밍 경험이 있든 없든 상관없이 머신 러닝 과 데이터 사이언스 분야에서 성공하기 위해 필요한 지식과 기술을 갖출 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 사이언스나 통계에 관심이 있거나 단순히 머신 러닝 을 배워보려는 경우, 학습에 필요한 모든 핵심 이론과 실용적인 기술을 다룹니다. 단계별 튜토리얼과 실전 예제를 통해 여러분은 지식 뿐만 아니라 직접 모델을 구축해보는 실습 경험도 쌓을 수 있습니다.

각 섹션에서 배우게 될 내용을 살펴보겠습니다:

강의 개요:

섹션 1 - 파이썬 기초 및 고급 개념:

• 데코레이터와 제너레이터를 포함한 파이썬 프로그래밍의 기초를 배웁니다.

• 효율적인 데이터 조작과 분석을 위한 NumPy, Pandas와 같은 필수 라이브러리를 살펴봅니다.

섹션 2 - 머신러닝 개념:

• 지도 (Supervised) 및 비지도 (Unsupervised) 학습의 핵심 개념을 이해합니다.

• 표준 편차, 백분위수, 분위수 와 같은 통계적 측정에 대해 자세히 알아봅니다.

• 평균, 최빈값, 중앙값과 같은 기술 통계를 마스터합니다.

섹션 3 - 데이터 전처리:

• 모델 평가를 위해 데이터를 테스트 세트와 훈련 세트로 분할하는 방법을 알아봅니다.

• 누락된 데이터를 처리하고 언더샘플링 및 오버샘플링과 같은 기법을 살펴봅니다.

섹션 4 - 회귀:

• 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀, SVR, 의사 결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀, 다항 회귀 등 회귀 분석의 개념을 견고히 다집니다.

섹션 5 - 분류:

• 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃 (K-NN), 서포트 벡터 머신 (SVM), 나이브 베이즈, 의사 결정 트리 분류, 랜덤 포레스트 분류 등 분류 알고리즘에 대한 전문 지식을 쌓습니다.

섹션 6 - 클러스터링:

• K-평균 클러스터링으로 클러스터링 기술을 숙달하고, 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 배웁니다.

섹션 7 - 강화 학습:

• 상위 신뢰 구간(UCB) 접근 방식을 중심으로 강화 학습 알고리즘을 살펴봅니다.

섹션 8 - 자연어 처리 (NLP):

• 머신 러닝을 이용한 텍스트 분류에서 NLP의 개념 및 응용에 대해 알아봅니다.

• 배운 기술을 사용하여 직접 텍스트 분류기를 구축합니다.

섹션 9 - 딥러닝:

• 신경망, 역전파, 숫자를 사용한 데이터 표현, 활성화 함수 등을 포함한 딥러닝의 매력적인 세계를 탐구합니다.

섹션 10 - 모델 선택 및 부스팅:

• K-겹 교차 검증, 매개변수 튜닝, 그리드서치와 같은 모델 선택 및 최적화 기법에 대해 알아봅니다.

• 성능 향상을 위한 강력한 XGBoost 알고리즘에 대해 알아보세요.

섹션 11 - Flask 및 모델 배포를 활용한 웹 애플리케이션:

• Flask를 사용하여 기본적인 웹 애플리케이션을 구축하는 실습 경험을 쌓습니다.

• 머신 러닝 모델을  웹 애플리케이션에서 배포하는 방법을 알아봅니다.

그 외에도 특성 선택, 시각화, 평가 기술 등과 같은 핵심 주제도 다루게 될 것입니다.

또한 이 과정은 실제 예제를 기반으로 한 실습을 통해 학습을 강화하고 자신있게 모델을 구축할 수 있도록 하기 위해 실제 연습문제가 가득한 과정입니다. 따라서 이론뿐만 아니라 직접 모델을 구축하는 실습 경험도 얻게 될 것입니다.

현재 데이터 사이언스 및 머신 러닝 기술의 높은 수요에 대해 인지하고 계신가요? 이 분야는 의심할 여지없이 마스터하기 어려운 분야입니다. 머신러닝을 위한 수학, 데이터 처리, 머신러닝 A-Z, 딥러닝 등 데이터 사이언스 및 머신러닝의 모든 측면을 다루는 포괄적인 강의를 원하신 적이 있나요? 그렇다면 제대로 찾아오셨습니다.

왜 이 강의를 선택해야 하나요?

• 포괄적인 커리큘럼: 이 강의는 Python 기초부터 고급 머신 러닝 기술까지 모든 것을 다루므로, 해당 주제에 대한 탄탄한 기초를 다질 수 있습니다.

• 실용적인 접근 방식: 학습한 개념을 적용할 수 있도록 실습과 실전 예제를 제공합니다.

• 강사의 경력: 8년 동안 14만 명 이상의 학생들을 가르치며 쌓은 산업 전문 지식을 바탕으로, 명확하고 간단하게 핵심 개념들을 가르쳐드립니다.

• 명확한 궁금증 해결: 강의 내용이 헷갈리는 경우 질문을 남기면, 강사가 언제든지 질문에 답하고 의문을 해소해 드립니다.

• 고품질 교육: 간결함과 단계별 학습에 중점을 둔 독특한 교수법으로 복잡한 개념도 이해하기 쉽게 만듭니다.

• 가치 있는 스킬셋 학습: 머신러닝은 다양한 산업에서 수요가 높으며, 머신러닝을 마스터하면 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 또는 컴퓨터 비전 전문가로서의 커리어 전망을 높일 수 있습니다.

이 강의는 복잡한 주제를 알기 쉽게 설명하고 단계별 접근 방식을 따르는 독특한 강의 스타일이 매우 뛰어납니다. 내용이 헷갈리거나 설명이 필요한 경우 질문을 남겨주시면 숙련된 강사가 즉시 의문을 해결해 드립니다.

배우게 될 주제:

• 효과적이고 문제 없이 실행되는 머신 러닝 방법들

• 머신러닝을 통해 해결할 수 있는 문제들

• 머신 러닝을 사용하여 함수를 처리하는 방법

• 머신 러닝에 파이썬 사용하기

• 백분위수, 모멘트 및 분위수

• Python 플로팅을 위한 Matplotlib 활용법 배우기

• Seaborn을 활용한 측정 그래픽 사용법 배우기

• 머신 러닝을 위한 고급 수학 배우기

• 행렬 곱셈, 행렬 연산 및 스칼라 연산 이해하기

• 페어 플롯 사용법과 한계에 대해 이해하기

• 항등 행렬, 역행렬 속성, 전치행렬 및 벡터 곱셈

• 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 다항 회귀, 의사 결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀 구현하기

• AdaBoost 및 XGBoost 회귀 분석, SVM(회귀) 백그라운드, Python에서 SVR

• 머신러닝 개념-k-겹 교차검증과 그리드서치(GridSearch)

• 분류-K-최근접 이웃 알고리즘(KNN)

• Python의 가우시안 나이브 베이즈 및 모델 시각화

• 곡선(ROC, AUC, PR, CAP)을 사용한 평가 기술 배우기

• 머신 러닝 알고리즘 구현하기

• Flask 웹 애플리케이션에 모델 배포하기

• 자연어 처리(NLP)

• 딥러닝

• 그 외에도 더 많은 흥미로운 주제들이 있습니다.

  
  

머신러닝은 왜 중요한가요?

머신러닝은 오늘날의 데이터 중심 세계에서 매우 중요해졌습니다. 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있고 계산능력의 발전 및 저렴한 저장 공간과 결합되어, 머신러닝은 가치 있는 인사이트를 추출하고 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 머신러닝을 통해 기업은 기회와 위험을 신속하게 파악하고, 경쟁 우위를 확보하며, 소매업, 의료, 운송 등 다양한 산업에서 혁신을 주도할 수 있습니다.

접근성이 향상된 학습:

이 강의는 집에서 편안하게 머신러닝을 배울 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 머신러닝을 마스터하려면 실제 응용이 필수적이라는 것을 잘 알고 있기 때문에, 실습 과제와 실전 예제를 제공하여 여러분의 학습을 돕습니다. 이 강의를 수료하면 여러분은 가치 있는 경험을 쌓고 머신러닝 분야에서 어디서든 러브콜을 받는 전문가가 될 수 있습니다.

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학습 열정가들에게는 이 강의가 매력적으로 느껴질 것이며, 이를 통해 스킬셋을 향상시키고 자신의 이력서에 가치를 더할 수 있을 것입니다.

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                                         오늘 이 모험에 동참하세요! 강의에서 만나요. - Chand 드림

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