머신러닝 (Machine Learning) 실전

머신러닝 (Machine Learning) 이란?

• 머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로서, 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 예측하는 능력을 개발하는 과학입니다.
• 데이터를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 패턴을 인식하고 의사결정을 하는 것이 핵심입니다. 머신러닝은 의료, 금융, 소매, 교통 등 다양한 산업에서 응용되며 현대 기술의 중요한 부분을 차지하고 있습니다.

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강의 소개

• 이 강의는 머신러닝의 기본 원리부터 고급 기술까지, 이론과 실습을 병행하며 체계적으로 학습하는 과정입니다.
• 파이썬과 주요 라이브러리를 활용하여 실제 문제 해결에 필요한 머신러닝 기술을 배우고, 다양한 알고리즘과 모델의 이해를 통해 실질적인 머신러닝 역량을 갖추게 됩니다.
• 강의에서 다루는 내용
  • 분류, 회귀, 모델 훈련, SVM, 의사결정 나무, 앙상블, 지도학습, 비지도학습, 차원 축소, 군집 등

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수강 대상

• 본 강의는 Python 및 데이터 사이언스 기초 역량이 있는 학생을 대상으로 합니다.
• 만약 그렇지 않다면 Python으로 배우는 ‘데이터 사이언스’ 입문 강의를 선수 학습하는 것을 권장합니다.

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준비물

• 학생 : 개인 노트북
• 기관 : 강의실 (인터넷, HDMI, 빔프로젝터 사용 가능)
• 그 외 강의에서 필요한 계정 세팅, 멀티탭 등은 에이아이캐슬에서 모두 대여 및 준비합니다.

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실습자료 예시

• Classification (분류)

! classification

• Regression (회귀)

! regression

• SVM (서포트 벡터 머신)

! svm

• Decision Tree (의사결정나무)

! decision tree

• Clustering (군집화)

! clustering

• 차원 축소

! dimension reduction

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커리큘럼

• 본 과정은 100 hr 구성으로 최적화 된 강의입니다.
• 최소 60 hr ~ 최대 120 hr 구성 권장