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클래스 30초 요약
이 수업을 통해 - 혼자서 책을 공부하려면 6개월 1년이 걸려야 합니다. 우리들에게는 시간이 소중합니다. 5회차 수업을 통해 중요한 부분을 중심으로 머신러닝/딥러닝의 기본을 튼튼히 다지는 것을 목표로 합니다. # 파이썬 기본반 이후의 심화 수업입니다. # 파이썬 기본 코딩을 이해한 수준의 실력을 가지고 계신 분을 대상으로 합니다.

이런 분들께 추천하는 클래스예요

[수업 대상] - Python을 공부 후, 머신러닝과 딥러닝을 입문하고자 하는 분 - Tensorflow(딥러닝 라이브러리)를 활용하여 신경망을 경험해 하고자 하는 분. - 머신러닝과 딥러닝을 입문하고자 하는 분 - 아래와 같은 지식을 필요로 합니다. (1) Python, Pandas, Seaborn 에 대한 기본 이해 - 이번 수업은 파이썬에 대해 약간의 지식을 가지고 있는 것을 필요로 합니다. * 파이썬 초보자의 경우, 파이썬 원데이 기본 수강 또는 역량 테스트 후, 수강이 가능합니다. * 프로그래밍에 대한 이해를 가지신 분이 수강이 가능합니다. [참고교재] 수업과 진행하며, 함께 아래 책을 정독하면 좋습니다. [머신러닝] 머신러닝 라이브러리 With Python [딥러닝] 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 비추천 - 회귀모형,릿지, 랏소, 의사결정트리 모델에 대해 이해를 가지고 계신 분. - 머신러닝에 대해 어느정도 이해를 가지고 계신분. - 딥러닝에 대해 CNN모델을 어느정도 이해하고 있으신 분. ## 수업 신청 전, 수업대상자로서 맞는지 문의를 부탁드립니다.

제 클래스를 소개드리자면요,

################## 수업 일정 ######## [정규 수업] 주중 오전/오후 수업 * 학생 및 취업 준비생 10% 추가 할인 [머신러닝 수업의 목적] (1) 머신러닝의 기본에 충실하자. (2) 이론과 실습을 충실하게 다루어 기본 이해하기 (3) 다양한 분야의 데이터를 다루어보자. (실전 능력을 키우기) [대상 데이터 ] 타이타닉 생존자, 집값 데이터, 스타트업의 자전거 관련 데이터, 뉴욕의 주식 시장 데이터, 와인 품질 데이터, 중고차 가격 데이터, 유방암 데이터, 쇼핑몰 고객 데이터 등 (4) 데이터에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 다양한 질문으로 접근해 보기 - 타이타닉 승객 데이터를 이용해서 생존자와 사망자를 예측할 수 없을까? - 어떤 지역 어떤 환경 그리고 방이 몇개면 집값은 어떻게 될까?(집값 데이터) - 우리 기업의 자전거를 얼마나 사용할까? (스타트업 자전거 관련 데이터) - 주식 시장 데이터를 활용해서 주식 시장의 흐름을 어느정도 알아보자(주식 시장 데이터) - 주어진 데이터를 활용하여 와인의 품질을 예측해 보자. - 내가 가진 중고차 얼마나 팔면 적당할까? (중고차 가격 데이터) - 유방암이 걸릴 확률은? (유방암 데이터) - 쇼핑몰의 고객 데이터를 활용해서 고객들을 그룹화 할 수 없을까?(쇼핑몰 고객 데이터) =============================== 머신러닝 커리큘럼 [1회차] 머신러닝 기본 입문 - knn 모델 - 머신러닝이란 무엇일까? 그리고 무엇이 가능한가? - 내가 만든 첫번째 꽃의 품종 예측 모델 만들기 - 머신러닝 기본 첫번째 모델인 knn 모델에 대해 알아봅니다. [실전 데이터로 접근해 보기] (1) 타이타닉 생존자를 예측해 보기 (2) 집값을 예측해 보기. [2회차] 지도학습 - 회귀모델, 의사결정트리 우리가 예측하고자 하는 데이터가 수치형 데이터일때 또는 몇가지의 종류의 값을 다룰 때 어떤 모형을 쓸까? - 지도학습 이해(회귀 모형/의사결정트리) - 좀 더 좋은 예측 모델은 없을까? (랜덤 포레스트) [실전 데이터로 접근해 보기] (1) 스타트업 시간대별 자전거 대여 수 예측 (2) 뉴욕의 주식시장 예측해 보기 [3회차] 앙상블 모델에 대해 알아보기 - xgbm, lgbm 모델 - 가장 예측 성능이 좋은 모델을 알아보자 (xgbm, lgbm 등) - 예측이 잘못될 수 있을까? 과대적합에 대해 알아보자. - 예측에 영향을 끼치는 중요한 변수(요인)은 무엇일까?(중요도 알아보기) - 여러가지 방법의 데이터 전처리 [실전 데이터로 접근해 보기] (1) 와인의 품질을 예측해 보자. (2) 중고차의 가격을 예측해 보자. [4회차] 비지도학습(PCA와 군집에 대해 알아보기) - 고객 정보를 갖는 데이터를 가지고 어떻게 할 수 있을까? - 고객을 그룹화 시킬 수 없을까? [실전 데이터로 접근해 보기] (1) 유방암 데이터 분석 (2) 쇼핑몰의 고객 데이터 분석 [5회차] 모델 평가 - 머신러닝 모델을 평가해 보자. - 교차 검증의 이해 - 이진 분류에 대한 이해 - ROC, AUC 평가지표에 대한 이해 =============================== # 딥러닝 기본 입문 - 커리큘럼(Course 2) [배우는 내용] - 기본 신경망을 구현해 본다. - CNN을 활용하여 이미지 분류(Image Classification)을 학습한다. - 캐글 MNIST 대회에 참여해 실전 능력을 키운다. - GAN에 대해 알아본다. [수업 상세 커리큘럼] [1회차] Keras, TF2.0의 이해, 캐글 대회 참여 - 텐서플로워와 케라스에 대해 이해한다. - 모델 OverView(신경망 모델 구현해보기) [2회차] 기본 신경망 구현 및 이해 - ANN, DNN - 머신러닝 기본 개념을 이해한다. - 회귀 모델을 만들어본다. - 기본 인공 신경망(ANN)을 이해하고 실습을 통해 알아본다. - 딥러닝의 이해(Activation Functions 이해, ANN, DNN 이해) 이해해 본다. - [실습] Fashion MNIST 데이터 셋(옷의 종류 이미지 예측) [3회차] CNN의 이해 - 딥러닝 CNN 알고리즘의 개념을 이해한다. - MNIST, CIFAR-10 데이터 셋을 활용한 신경망 구현 - CNN 모델을 만들어본다.(MNIST) [4회차] - 캐글 대회 참여 및 CNN 활용 - GAN 실습 및 소개 [5회차] RNN 모델 이해 - RNN 모델 이해 - 전이학습 소개

클래스는 이렇게 진행됩니다

안녕하세요, ML·AI 분야에서 활동하고 있는 Daniel 튜터입니다

프로필 이미지

Daniel 튜터

정보처리기사
- 비전공자에 대한 풍부한 교육 경험 3-6개월 교육을 통한 Python기본부터 AI 기본까지 지도 - 데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글 책 번역 - 지도학생들의 입상 경험 (1) 지도학생 국내 대회(Dacon) 순위 입상(2회 대회 1,3등) (2) Kaggle 대회 - 지도학생 메달권 입상(약 3000여팀중의 7%, 10%이내) - 은메달, 동메달 ...
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초보자 머신러닝/딥러닝 시작하기

27,000/시간

15시간

405,000

그룹 클래스 · 2-4
5회 진행 · 1회당 3시간

일정이 없습니다.

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