1. | ![]() |
오리엔테이션 | 학습 과정 소개 | ![]() |
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머신러닝 | 머신러닝의 개념 | ![]() |
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파이썬 설치 | 개발 환경 구축 | ![]() |
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2. | ![]() |
머신러닝 실습 | Teachable Machine 활용 | ![]() |
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파이썬 문법(1) | 기본 문법(1) | ![]() |
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파이썬 문법(2) | 기본 문법(2) | ![]() |
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3. | ![]() |
파이썬 문법(3) | 기본 문법(3) | ![]() |
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파이썬 문법(4) | 기본 문법(4) | ![]() |
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판다스(1) | 판다스 설치 및 시리즈/데이터프레임 | ![]() |
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4. | ![]() |
파이썬 문법(5) | 기본 문법(5) | ![]() |
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파이썬 문법(6) | 고급 자료형 | ![]() |
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판다스(2) | 데이터프레임 만들기와 조작 | ![]() |
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5. | ![]() |
파읿 불러오기 | CSV, JSON 파일 처리 | ![]() |
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통계 함수 | 기본 통계 함수 구현 | ![]() |
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통계 함수와 데이터 전처리 | 데이터프레임에서의 데이터 전처리 | ![]() |
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6. | ![]() |
데이터 시각화(1) | matplotlib 설치 및 차트 그리기 | ![]() |
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데이터 시각화(2) | 차트 설정 및 seaborn 설치 | ![]() |
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데이터 시각화(3) | 붓꽃의 시각화와 워드클라우드 | ![]() |
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7. | ![]() |
파이썬 문법(7) | 함수 정의와 호출 | ![]() |
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파이썬 문법(8) | 함수내의 지역변수, 전역변수 | ![]() |
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데이터 시각화(4) | 모듈 임포트와 시각화 | ![]() |
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8. | ![]() |
데이터 전처리(1) | 결측치 처리(평균, 중앙값, ...) | ![]() |
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데이터 전처리(2) | 범주형 데이터/비범주형 데이터 매핑 | ![]() |
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데이터 전처리(3) | 원핫인코딩 | ![]() |
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9. | ![]() |
다양한 머신러닝의 학습 | 훈련 집합과 테스트 집합 | ![]() |
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분류(1) | 결정트리 개념 | ![]() |
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분류(2) | 결정트리의 분류(붓꽃) | ![]() |
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10. | ![]() |
다양한 평가 방법들 | 정확도, 재현율, F1 스코어 개념 | ![]() |
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붓꽃 분류 | 사이킷런을 이용한 분꽃 분류 | ![]() |
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분류(3) | k-NN 알고리즘 | ![]() |
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11. | ![]() |
분류(4) | Gaussian Na�ve Bays, Perceptron | ![]() |
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분류(5) | SVM(Support Vector Machine)와 앙상블 학습 | ![]() |
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분류(6) | Gaussian Naïve Bays, Perception, SVM 구현 | ![]() |
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12. | ![]() |
회귀(1) | 선형회귀 | ![]() |
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회귀(2) | 키와 몸무게의 관계를 이용한 예측 | ![]() |
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회귀(3) | 회귀를 이용한 유방암/집값 예측 | ![]() |
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13. | ![]() |
군집화(1) | 비지도학습 | ![]() |
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군집화(2) | k 평균 알고리즘 활용 | ![]() |
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군집화(3) | DBSCAN 활용 | ![]() |