Machine Learning

이세돌을 이기는 알파고, 동영상을 추천해 주는 유튜브, 내가 한 말을 이해하는 시리... 모두 머신 러닝을 사용해서 만든 프로그램들입니다. 우리의 일상은 이미 알게 모르게 머신 러닝이 지배하고 있죠.

근데 사실 머신 러닝, 딥러닝, 또는 인공 지능 이런 단어들, 주변에서 많이 듣기는 하지만 정확히 뭘 의미하는지 잘 모르겠는 경우가 대부분인데요. 머신 러닝이란 정확히 뭐고 어떤 기술들을 바탕으로 작동하고 있는 걸까요?

마냥 어렵게만 느껴졌던 현재 가장 핫하고, 앞으로도 계속 핫할 기술 머신 러닝. 코드잇과 함께 기초부터 천천히, 탄탄하게, 제대로 다지고 갑시다.

파이썬 프로그래밍 기초

데이터 사이언스 입문

이 시대의 핵심 IT 키워드는 단연코 인공 지능(AI)인데요. 그 기반이 되는 기술이 바로 머신 러닝입니다. 여러분도 시대에 뒤처지고 싶지 않다면, 머신 러닝 코스를 지금 바로 시작하셔야 합니다!

머신 러닝

머신 러닝이란?

선형대수학 필요한 만큼만 배우기

미분 필요한 만큼만 배우기

머신 러닝이란 뭐고, 배우기 전에 미리 알고 있어야 되는 내용은 뭐가 있을까요? 머신 러닝을 본격적으로 시작하기 전에 이번 토픽에서 제대로 짚고 넘어갑시다!

머신 러닝 기본기

선형 회귀 (Linear Regession)

다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression)

다항 회귀 (Polynomial Regression)

로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

머신 러닝이라는 과목 안에는 기계를 학습시키는 다양한 방법들이 있는데요. 이번 토픽에서는 다양한 알고리즘들 중 가장 기본이 되는 알고리즘들에 대해서 배워봅시다.

기본 지도 학습 알고리즘들

데이터 전처리

정규화(Regularization)

모델 평가와 하이퍼파라미터 고르기

머신 러닝은 경험을 통해 프로그램의 성능을 최적화하는 학문인데요. 이번 레슨에서는 좀 더 빠르고 정확하게 프로그램을 학습시키는 방법에 대해서 배워봅시다!

머신 러닝, 더 빠르고 정확하게

결정 트리 (Decision Tree)

랜덤 포레스트 (Random Forest)

에다 부스트 (Adaboost)

결정 트리와, 수많은 결정 트리를 합쳐서 좋은 성능의 모델을 만들어내는 앙상블 기반 알고리즘들 대해서 배워봅시다.