[저자직강] 실전 문제로 배우는 Python 머신러닝
| 교육일정 | |
|---|---|
| 교육시간 | 2일, 14시간 |
| 교육장소 | 서울본부(강의장 추후 개별 안내) |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
|
교육비
|
정상가 600,000 원 1사2인 이상시 1인당 570,000 원 KPC 유료법인회원 540,000 원 |
| 교육문의 | ICT교육센터 김지은 / 02-724-1218 / jekim@kpc.or.kr |
교육목적/특징
※ '캐글'은 머신러닝과 딥러닝을 체화하기에 최적인 데이터 과학자들의 놀이터입니다.
※ 입문하기 적합한 캐글 경진대회를 선정하여, 우수한 코드를 분석/리팩터링하여 상세히 설명합니다.
※ "Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략" 저자의 직강입니다.
(2022 세종도서 학술부문 선정 도서)
교육대상
■ AI(머신러닝) 개발에 관심 있으신 분
■ AI(머신러닝)에 대한 전반적인 이해와 활용 코딩이 필요하신 분
■ 파이썬 머신러닝 기법을 실전 문제에 적용해 보려는 신규 개발자/일반인
■ 캐글 경진대회에 입문해보고자 하는 신규 개발자/일반인
■ 다양한 머신러닝 기법, 시각화 분석 방법 등을 익혀 정형 데이터를 다루려는 분
(※ 기초 수준에서 파이썬을 다뤄본 분을 대상으로 합니다.)
교육내용
일자 | 내용 | |
|---|---|---|
1일차 | [Phase 01] 머신러닝 레벨업의 지름길, 캐글 - 캐글이란 무엇인가? - 머신러닝 실력 향상을 위해 왜 캐글을 해야 하는가? - 머신러닝 문제해결 프로세스와 체크리스트 - 캐글 정복 첫걸음 | |
[Phase 02] 실전 문제로 배우는 머신러닝 문제해결 1 : 타이타닉 생존자 예측- 캐글 경진대회 접속방법 및 세부 메뉴 이해 - 주어진 데이터 훑어보기 - 데이터 시각화를 활용한 간단한 분석 - 기초적인 머신러닝 모델 만들기 - 머신러닝 모델을 활용한 타이타닉 생존자 예측 | ||
2일차 | [Phase 03] 실전 문제로 배우는 머신러닝 문제해결 2 : 자전거 대여 수요 예측- 데이터 둘러보고 시각화하기 (탐색적 데이터 분석) - 뼈대가 되는 머신러닝 모델 만들기 (베이스라인 모델) - 여러 머신러닝 모델로 성능 끌어올리기 (성능 개선) | |
[Phase 04] 실전 문제로 배우는 머신러닝 문제해결 3 : 향후 판매량 예측- 데이터 분석 인사이트 - LightGBM을 활용한 베이스라인 모델 설계 - 데이터 전처리, 엔지니어링을 통한 성능 개선 | ||
※ 본 교육과정은 모집인원 미달시 폐강이 될 수 있음을 안내해 드립니다.
수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
|---|
