Scikit-Learn으로 다지는 머신러닝 기초 - 1. Scikit-Learn(사이킷런)을 이용한 데이터 전처리, 모델링, 모델 검증 방법에 대해 알아본다.
2. Kaggle 속 Scikit-Learn(사이킷런) 활용 방법에 대해 알아본다.

Scikit-Learn으로 다지는 머신러닝 기초

1. Scikit-Learn(사이킷런)을 이용한 데이터 전처리, 모델링, 모델 검증 방법에 대해 알아본다.
2. Kaggle 속 Scikit-Learn(사이킷런) 활용 방법에 대해 알아본다.
강의수
6
학습자수
539
수강평
4.3(총3명)
지누지누1 2020-04-11
이해하기 좋았습니다
리뷰
  • 학습내용
    1. Scikit-Learn(사이킷런)을 이용한 데이터 전처리, 모델링, 모델 검증 방법에 대해 알아본다.
    2. Kaggle 속 Scikit-Learn(사이킷런) 활용 방법에 대해 알아본다.
    학습대상
    <학습대상>
    1. Numpy, Pandas 활용이 가능하신 분
    2. 머신러닝 기본적인 개념에 대한 이해가 있으신 분

    <실습환경>
    동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다.
    * 본 세미나는 주피터 노트북 환경에서 진행되었으며, 구글 콜랩에서도 실습이 가능하십니다.
    * 6강 'Kaggle 속 사이킷런 활용' 강연은 아래 캐글 자료를 참고해 주세요.
      - 캐글 링크 : http://bitly.kr/VE7lSQ

    <사전학습자료>
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (Python을 활용한 데이터분석 기초)
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=132
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (NumPy) : 
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=153
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (Pandas) : 
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=152

    * 본 강의는 2019.4.25(목)에 진행된 제50차 토크ON세미나 동영상입니다.
    강사, 학습기간, 이수기준 안내
    강사 강천성 (캐글코리아)
    학습기간 수강신청일로부터 30일
    이수기준 진도 100% 완료
  • [1강] 데이터전처리 (Preprocessing)

    • 강의시간 54분

    [2강] 군집화 (Clustering)

    • 강의시간 33분

    [3강] 회귀 (Regression)

    • 강의시간 51분

    [4강] 분류 (Classification)

    • 강의시간 44분

    [5강] 검증 (Validation)

    • 강의시간 58분

    [6강] Kaggle 속 사이킷런 활용

    • 강의시간 7분

    ▶ 강의자료 1. 강의자료(PPT)_압축파일

    ▶ 강의자료 2. 소스코드(ipynb)_압축파일

    ▶ 강의자료 3. 이미지_압축파일

    ▶ 강의자료 4. Data_압축파일

    ▶ 사전 학습자료

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