| 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 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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