code.PRESS-UP 체험단 네 번째 후기

코드프레소 인공지능 트랙 소개

1. 파이썬으로 시작하는 머신러닝
2. 딥러닝 첫 걸음 시작하기!
3. TensorFlow 로 시작하는 딥러닝
4. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 회귀분석
5. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 분류분석
6. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 트리모델
7. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습
8. 머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁
9. 이미지 데이터 처리를 위한 CNN 완벽 가이드
10. 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 완벽 가이드

이번 포스트에서는 7(파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습), 8(머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁)에 대하여 작성할 것이다.

파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습

파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습 강의 링크 : https://www.codepresso.kr/course/67

파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습 강의는 다음과 같이 진행된다.

1. 차원 축소
   1. 주성분분석(PCA)의 개념
   2. 사이킷런을 활용한 주성분분석(PCA)의 실습
   3. 선형판별분석(LDA)의 개념
   4. 사이킷런을 활용한 선형판별분석(LDA)의 실습

총 4개의 강의 중에 강사와 같이하는 실습 강의 2개, 일반 강의 2개로 이루어져 있다.

이번 강의에서는 강의를 듣고 바로 실습을 진행해서 좋았다.

하지만 처음 접하는 내용이어서 한 번의 실습으로 이해하기는 어려웠다.

실습을 하고 스스로 한 번 더 연습하는 과정을 한다는 각오로 코드프레소(파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습) 강의를 수강하면 좋겠다.

머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁

머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁 강의 링크 : https://www.codepresso.kr/course/68

머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁 강의는 다음과 같이 진행된다.

1. 머신러닝 모델 선택
   1. K-Fold 교차 검증의 개념과 구현
   2. 머신러닝 모델의 최적 파라미터 탐색

총 2개의 강의 중에 강사와 같이하는 실습 강의 2개로 이루어져 있다.

이번 강의에서는 강의 이전에 개념 설명을 충분히 해줘서 좋았다.

그리고 실습을 바로 하면서 교차 검증, 최적의 파라미터 탐색을 더 쉽게 이해하게 되었다.

앞선 강의를 듣고 교차 검증, 머신러닝 모델의 최적 파라미터 탐색을 실습하고 싶은 사람이 코드프레소(머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁) 강의를 수강하면 좋겠다.

감사합니다.