어떤 강의를 하나요?

<aside> 🎯

머신러닝의 기본 원리를 배우고 모델링을 통해 심화 과정을 배워요!

• 알고리즘을 처음 배우는 분을 위한 눈높이 기초 수업으로 전반적인 머신러닝의 알고리즘
• 분류, 회귀 알고리즘 학습(SVM, GBM, XGBoost, LightGBM 등)
• 하이퍼 파라미터 튜닝 학습(Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등)
• Machine Learning PipeLine 설계
• AutoML 살펴보기 </aside>

이런 분들에게 추천해요

<aside> 💻 머신러닝에 대해서 깊게 배우자!

• ML1 내용은 다 이해하고 배우신 분
• Data Scientist 직무를 원하시는 분
• 선행 요구 역량 : 전처리 역량 및 ML1 알고리즘 개념 이해와 코드 구현 </aside>

1주차 : ML 기초 알고리즘 복습

2주차 : SVM (Support Vector Machine) 1

3주차 : SVM (Support Vector Machine) 2

4주차 : SVM (Support Vector Machine) 3

5주차 : GBM (Gradient Boosting Machine) 1

6주차 : XGBoost (eXtra Gradient Boost) 1

7주차 : XGBoost (eXtra Gradient Boost) 2

8주차 : XGBoost (eXtra Gradient Boost) 3

9주차 : LightGBM 1

10주차 : LightGBM 2

11주차 : 하이퍼파라미터 튜닝 1

12주차 : 하이퍼파라미터 튜닝 2

13주차 : Machine Learning pipeline 1

14주차 : Machine Learning pipeline 2

15주차 : AutoML 1

16주차 : AutoML 2