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딥러닝 · 머신러닝

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

Name: [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
Price: 99000 KRW

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

(4.9) 수강평 380개

수강생 7,898명

권 철민

Python 머신러닝 통계

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

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.

최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 강의에서 사용하는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드 구현
다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 실습 강의 추가
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

🧗🏻‍♂️

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.

24,040

명

수강생

1,097

개

수강평

3,883

개

답변

4.9

점

강의 평점

개

강의

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

커리큘럼

전체

192개 ∙ (37시간 38분)

섹션 1. 강의 소개

1개 ∙ (7분)

개정판 강의 소개
07:49

섹션 2. 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해

32개 ∙ (5시간 20분)

섹션 3. 사이킷런으로 시작하는 머신러닝

14개 ∙ (2시간 38분)

사이킷런 소개와 머신러닝 분류 예측 모델 개요
11:00
첫번째 머신러닝 모델 만들어 보기 - 붓꽃(Iris) 품종 예측
10:35
사이킷런의 기반 프레임 워크 익히기 - 주요 API/모듈 및 내장 예제 데이터 세트 소개
08:54
학습과 테스트 데이터 세트의 분리
09:55
교차검증 - K-Fold와 Stratified K-Fold의 이해 - 01
06:42
교차검증 - K-Fold와 Stratified K-Fold의 이해 - 02
11:47
교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV - 01
05:19
교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV - 02
12:16
데이터 전처리 - 인코딩 - 01
09:01
데이터 전처리 - 인코딩 - 02
10:42
데이터 전처리 - 스케일링 - 01
06:03
데이터 전처리 - 스케일링 - 02
13:08
사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 - 01
25:55
사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 - 02
17:24

섹션 4. 평가(Evaluation)

7개 ∙ (1시간 31분)

섹션 5. 분류(Classification)

37개 ∙ (7시간 19분)

섹션 6. 회귀(Regression)

24개 ∙ (5시간 21분)

섹션 7. 차원 축소(Dimension Reduction)

8개 ∙ (1시간 19분)

섹션 8. 군집화(Clustering)

14개 ∙ (2시간 48분)

섹션 9. 텍스트 분석

28개 ∙ (5시간 19분)

섹션 10. 추천(Recommendation)

12개 ∙ (3시간 7분)

섹션 11. 시각화

15개 ∙ (2시간 44분)

강의 게시일: 2019. 09. 29.

마지막 업데이트일: 2024. 01. 17.

수강평

전체

380개

4.9

380개의 수강평

Baek Kyun Shin
2019. 11. 27.
∙
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
48% 수강 후 작성
현재 7장 군집화까지 강의를 들었습니다. 퇴근 후 짬을 내어 공부를 하다 보니 3주 정도 걸렸습니다. 저는 강의, 교재를 모두 구매했습니다. 우선, 머신러닝에 대해 체계적으로 복습할 수 있어 굉장히 좋았습니다. 설명도 깔끔합니다. 책을 보니 얼마나 정성을 들여 집필을 하셨는지가 절실히 느껴졌습니다. 무엇보다 질문을 하면 저자분이 아주아주 상세하고 친절하게 답변해주시는 것이 좋았습니다. 다만, 머신러닝을 전혀 모르시는 분이 듣기에는 적합하지 않습니다. 기초적인 머신러닝 내용을 아시는 분이 수강을 하셔야 합니다. 캐글 Advanced 과정과 같은 저자 분의 다른 고급 강의를 기대해봅니다! 감사합니다.
sangjin0202
2019. 10. 04.
∙
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
59% 수강 후 작성
파이썬 머신러닝 완벽 가이드가 동영상 강의로 나와 바로 구매했습니다. 국내 저자가 쓴 머신러닝 책으로는 최고라고 생각합니다. 책도 설명이 자세해서 도움을 많이 받았는데, 동영상 강의는 설명 뿐만 아니라 코드 해설까지 더 상세하게 되어 있군요. 좋은 강의 감사합니다~ 혹시 또 다른 강의도 찍으시면 그것도 듣고 싶습니다! (개인적으로 sql 관련해서 더 들어보고 싶습니다.)
율언니
2020. 01. 21.
∙
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
5
10% 수강 후 작성
우주 최강이군요. 자세한 설명과 많은 실습 코드로 큰 도움이 되고 있습니다. 진작 알았으면 오프라인 강의로 시간과 돈을 낭비하지 않았을텐데,
JeHeon Park
2020. 08. 21.
∙
수강평 4
∙
평균 평점 5.0
5
62% 수강 후 작성
해외에서 머신러닝관련 학과에서 석사를 진행중인 학생입니다. 이론적인 지식과 몇가지 프로젝트를 진행해보았지만, 워낙 빠르게 배우다보니 정리가 안되어 있어서 코드도 엉망이고 머리속의 카테고리 작업도 엉망이었는데 이 강의를 들으면서 많이 정리되고 코드도 적립이 되고 있습니다. 물론 정말 이론적인 부분을 배우고 싶다면 다른강좌를 찾아 듣는게 맞겠지만, 실제 코드를 통해서 배우고 싶다고 하시면 강력하게 추천드립니다. 정말 하루하루 즐거운 시간입니다. 머리속에 수식으로 정리되어 있던 부분들을 구현하면서 재밌게 수강하고 있습니다. 요약하자면, 1. 입문자를 위한 강좌는 아니지만 어느정도 머신러닝에 감각이 있으시지만 정리가 안된사람들에게 추천드립니다. 2. 복잡한 수식은 필요없고 코딩을 배우고 싶다면 강추드립니다. 3. 수식과 이론은 학교수업이나 공부를 통해 알고있지만, 실제 적용을 어떻게할줄 몰라서 고생하시는분들 추천드립니다. 비추천하는 분들은 1. 하드코어한 수학적 증명을 보고싶다. 비추천 드립니다. 머피의 머신러닝 혹은 비숍의 책을 추천드립니다. 2. 정말 아무것도 모르는데 이것만으로 입문하고 싶다. 조금 어려울것 같습니다.
회사막내
2019. 10. 06.
∙
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
1% 수강 후 작성
주말부터 보기 시작했는데 설명이 정말 자세하네요. 통계 잘 몰라도 현업에서 쓰고 싶은 사람에게 필요한 강의 아닐까 싶어요... 수포자 입장에서...

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입문

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입문

선형대수학, 통계, 미적분