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딥러닝 · 머신러닝

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

(4.9) 수강평 369개

수강생 7,580명

Python머신러닝통계
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 파이썬 머신러닝을 구성하는 기반 패키지인 넘파이, 판다스, 사이킷런 익히기

  • 머신러닝을 구성하는 핵심 개념을 직접 파이썬 코드로 구현하기

  • 분류, 회귀, 차원 축소, 클러스터링 등 핵심 머신러닝 알고리즘에 대한 깊이 있는 설명

  • 실무에 머신러닝 애플리케이션을 직접 적용할 수 있는 수준에 이르도록 다양한 실전 예제 익히기

  • 데이터 전처리, 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파라미터 튜닝, 성능 평가 등 최적 머신러닝 모델 구성 방안

  • XGBoost, LightGBM, 스태킹 등 머신러닝 최신 기법에 대한 상세한 설명과 활용법 난이도 높은 캐글 문제를 직접 따라해 보면서 실무 머신러닝 애플리케이션 개발 방법 체득

  • 난이도 높은 캐글 문제를 직접 따라해 보면서 실무 머신러닝 애플리케이션 개발 방법 체득((산탄데르 은행 고객 만족 예측, 신용카드 사기 검출, 부동산 가격 예측 고급 회귀 기법, Mercari 쇼핑몰 가격 예측 등)

  • 텍스트 분석과 NLP를 위한 기반 이론과 다양한 실습 예제 학습 (텍스트 분류, 감성 분석, 토픽 모델링, 문서 군집화, 문서 유사도, KoNLPy를 이용한 네이버 영화 감성 분석 등)

  • 다양한 추천 시스템을 직접 파이썬 코드로 구축 할 수 있으며 파이썬 추천 패키지인 Surprise 사용법 제시


상세한 설명과 풍부한 예제로 매우 많은 사랑을 받고 있는
'파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 
이제 인프런에서 동영상 강의로 만나 보세요.

최신 개정판으로 만나는
파이썬 머신러닝 완벽 가이드

안녕하십니까, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드의 저자 권철민 입니다.

2022년 4월, 어느덧 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책의 두번째 개정판을 출간하게 되었습니다. 

책을 개정함에 따라 본 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 강의도 새롭게 제작하여 출시합니다. 

이번에 출시하는 개정판 강의는 기존 강의의 70~ 80% 이상을 새로운 강의로 만들었습니다(섹션 1에서 섹션 5(회귀)까지는 90% 이상을 새롭게 만들었습니다). 강의 영상은 기존 28시간에서 37시간으로 늘어났으며, 더욱 향상되고 추가된 내용을 설명드릴 것입니다. 

개정판 강의는 책의 개정판 내용을 반영함과 동시에 초판 강의보다 더 뛰어난 내용으로 구성하기 위해서 많은 노력을 기울였습니다. 그동안 강의에 보내주신 Feedback을 기반으로 더욱 쉽고, 상세한 설명으로 가득 채웠습니다.

강의 소개

권 철민, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 강의는  상세한 설명과 쉬운 도표로 핵심 이론을 정리하고, 다양한 실전 문제를 머신러닝으로 해결해 가면서 머신러닝을 체득할 수 있게 만들었습니다. 이론 위주의 머신러닝 강의가 아닌, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실전 업무에 머신러닝을 적용할 수 있는 가이드를 제공해 드립니다.

이를 이해 모든 것이 잘 정제된 데이터가 아닌 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 데이터 전처리에서부터 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파라미터 튜닝 등 머신러닝 모델 구성을 위한 전반적인 프로세스를 예제를 통해 직접 수행해 보면서 머신러닝 능력치를 최대한으로 끌어올릴 수 있도록 내용을 구성했습니다.

또한 XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법에 대해 매우 상세하게 설명드리고 있습니다.

기존 내용과 더불어 개정판에서는 아래의 내용을 추가적으로 다루고 있습니다. 

  1.  최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 강의에서 사용하는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드 구현
  2. 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 실습 강의 추가
  3. 머신러닝 관련 데이터 분석에 널리 쓰이는 시각화 라이브러리인 matplotlib과 seaborn의 활용법을 상세하게 다룬 '시각화' 세션 추가

🤖 실무에 머신러닝 애플리케이션을 자신있게 적용하는 전문가 수준으로 가이드 해드릴 것입니다.

머신러닝 코딩 구현은 단순히 머리나 눈으로 이해한다고 되는게 아닙니다. 직접 구현해 보지 않으면 결코 머신러닝 전문가가 될 수 없습니다. 잘 정의된 핵심 개념의 설명과 풍부한 응용및 실습 예제를 통해 여러분을 실무에 머신러닝 애플리케이션을 자신있게 적용하는 전문가 수준으로 가이드 해드릴 것입니다.

이번 강의에서는 책에서 지면의 제약상 하기 어려웠던 많은 부분들에 대해서 보다 상세한 설명을 강화하였고, 특히 👨🏻‍💻 예제 코드들에 대해서는 Line by Line, 차근차근 풀어가면서 최대한 쉽게 이해 시켜드릴 수 있게 많은 노력을 기울였습니다.

머신러닝을 아예 모르시는 분을 위한 입문자용 강의는 아니지만, 머신러닝의 기본 개념을 입문서나 다른 동영상 강의로 익히신 뒤에 이 강의를 들으신 다면 매우 빠르게 머신러닝 실력을 업그레이드할 수 있을 것입니다.  가까운 대형 서점에 방문하셔서 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 가볍게 리뷰해 보신다면 본 강의가 여러분께 적합할 지 쉽게 판단하실 수 있을 것입니다.

강의에 사용되는 소스 코드는 https://github.com/chulminkw/PerfectGuide 에서 다운로드 받으 실 수 있습니다.

인프런이 만난 사람
권철민님 인터뷰를 읽어보세요 | 보러가기

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🧗🏻‍♂️

길을 아는 것과 그 길을 걷는 것은 다릅니다. 본 강의는 여러분들이 머신러닝을 실무에 적용할 수 있는 경지에 도달하도록 도와주는 훌륭한 가이드가 될 것입니다.
 

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 머신러닝에 관심있는 모든 이

  • 머신러닝의 어려운 알고리즘의 벽을 넘지 못하셨던 분

  • 이론 위주의 머신러닝으로 겉만 맴돌았던 분들

  • 실무에 어떻게 머신러닝을 적용할 지를 고민해 온 분

  • 캐글(Kaggle)과 같은 데이터 분석/머신러닝 컨테스트에 도전해 보기를 원하는 분

  • 현재 본인의 머신러닝 스킬을 한 차원 더 업그레이드 하기를 원하시는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 언어 사용 경험

  • 머신러닝에 대한 얇은 기반 지식

안녕하세요
권 철민입니다.

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

커리큘럼

전체

192개 ∙ (37시간 38분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!