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딥러닝 · 머신러닝

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

(4.5) 수강평 20개

수강생 270명

Kaggle머신러닝EDA
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초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 머신러닝의 개념

  • 머신러닝 모델 성능 향상법

  • Google Colab 사용법

  • 머신러닝 라이브러리 - scikit-learn, xgboost

  • 머신러닝/데이터분석 라이브러리 - Numpy, Pandas

  • 데이터시각화 라이브러리 - matplotlib, seaborn

  • 머신러닝 실무 프로젝트 진행방법

다양한 캐글 예제로 배우는 머신러닝 기초,
현업 엔지니어의 실무 꿀팁까지 한번에! 😀

📌 커리큘럼 간단 소개

0. 머신러닝(Machine Learning, ML)이란?

  • 머신러닝의 개념을 단단히 잡아보자

1. 복잡한 설치가 필요없는 간편한 실습환경

  • Google Colab 소개

2. scikit-learn 소개 & 나의 첫 머신러닝 모델

  • 키를 토대로 몸무게를 예측해보자

3. Kaggle 및 Kaggle Competition 소개

4. Linear Regression 알고리즘 (Ridge, Lasso, ElasticNet) 뽀개기 & 내 집값은 얼마?

  • 보스턴 부동산 가격을 예측해보자

5. 성능 좋고 인기 많은 팔방미인형 예측기 Random Forest 

  • 머신러닝 모델로 내일 비가 올지 안 올지 예측해보자

6. Kaggle 우승자들이 애용하는 알고리즘 XGBoost

  • XGBoost로 뇌졸중 발생유무를 예측해보자

7. 현업 머신러닝 엔지니어가 들려주는 실무 이야기

  • 머신러닝 엔지니어의 일과를 체험해보자

8. 실무자가 알려주는 DS/ML 실전 팁

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

  • Kaggle 프로젝트를 통해 머신러닝 관련 지식(머신러닝 관련 라이브러리 - Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, xgboost...)을 습득하고, 머신러닝을 실무에 응용하는 방법을 학습해 봅니다.
  • 다양한 캐글(Kaggle) 예제를 통해 머신러닝의 기초부터 차근차근 학습하고, 현업 IT 대기업 머신러닝 엔지니어의 머신러닝 프로젝트 실무 팁까지 한번에 배울 수 있도록 강의를 구성했습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 머신러닝을 처음 접하시는 분

  • 데이터 분석 기법을 학습하고 싶으신 분

  • 머신러닝 엔지니어로 취업을 원하시는 분

  • 머신러닝 엔지니어로 취업이후 업무 프로세스가 궁금하신 분

  • IT대기업 현업 머신러닝 엔지니어의 실무 꿀팁을 얻고싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초적인 Python 사용경험

안녕하세요
AISchool입니다.

공동 지식공유자

커리큘럼

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60개 ∙ (7시간 19분)

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아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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