1. 파이썬 배우고 이제 머신러닝 초보인데, 머신러닝 전문가가 되기 위해 주변 사람들이 해야 한다고 하는 저 많은 공부를 어떻게 해야 할지 앞날이 막막하신 분들. 2. 수많은 머신러닝 이론서를 독파했지만 정작 실전에 어떻게 적용해야 할지 감이 안잡히시는 분들. 3. 직접 구현해 보지 않으면 절대 이해하지 못하는 성질 급하신 분들 4. 머신러닝 학습을 위한 시행 착오와 시간 낭비 없이 가장 빠르고 효과적으로 머신러닝을 배워 실무에 적용하기를 원하시는 분들. 5. 캐글(Kaggle)이 머신러닝 학습에 좋다는 소문만 들었지, 도전해 볼 용기가 안나셨던 분들. 6. 머신러닝 모델 성능을 높이기 위한 다양한 기법에 목말라 하셨던 분들

본 강의는 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책의 5장까지인 분류(Classification)과 회귀(Regression)에 중점을 맞춘 강의 입니다. 2장부터 5장까지의 내용을 강의하며, 1장 넘파이와 판다스는 인프런 동영상 강의에서 미리 보기로 학습 하실 수 있습니다. '파이썬 머신러닝 완벽 가이드'는 어떻게 하면 한방에 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해하고 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 동시에 갖추게 할 것인가를 고민하면서 만든 책입니다. 때문에 책은 많은 실전 예제로 구성되어 있으며, 특히 Kaggle 콘테스트의 실전 문제들을 가져와 데이터 전처리에서 부터 하이퍼 파라미터 튜닝까지의 머신러닝 프로세스를 직접 수행해 보면서 독자 분들의 머신러닝 능력치를 끌어 올릴 수 있도록 되어 있습니다. 강의시 개인 노트북 지참 부탁드립니다. 이번 오프라인 강의에서는 기존 책과 인프런 동영상 강의 내용보다 한발 더 나아가서 모델 성능을 극대화 하기 위한 피처 엔지니어링/피처 셀렉션/Baysian Optimization기반 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양한 기법들을 설명 드리도록 하겠습니다. 또한 기존 책에 있는 캐글 예제들도 이 기법들을 적용하여 보다 심화된 모델로 개선하는 방법에 대해서 말씀 드리겠습니다. 전반적으로 파이썬 코딩을 함께 수행하면서 수업을 진행하므로 수업을 신청하시는 분은 기본적으로 파이썬을 알고 계셔야 합니다. 또한 머신러닝에 대한 얇은 지식과 경험이 있으시면 좋습니다. 아쉽지만 수강인원이 8명 미만인 경우에는 수업을 취소하도록 하겠습니다. 인프런에서 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 소개 동영상을 참고해 보시면 본 오프라인 강의 이해에 도움이 되실 것입니다. ( https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C/lecture/25672 ) 조금 지나친 과장일 수는 있지만 어려운 이론서를 10권 사서 보는것 보다 어려운 실전 문제 10개를 풀어보는게 훨씬 더 여러분의 머신러닝 실력을 향상 시키는 방법입니다. 5주간 이어지는 강의를 통해 여러분을 머신러닝 초보자에서 (적어도 분류와 회귀 영역에서는) 머신러닝 전문가로 탈바꿈 시켜 드리겠습니다.