강의 설명

tidyverse에 오신 것을 환영합니다! 이 강의에서는 tidyverse 학습 여정을 이어가며, 배운 내용을 머신 러닝 개념에 적용하게 됩니다.

이 강의는 머신 러닝 워크플로에 R의 Tidyverse 도구를 통합하고자 하는 분들에게 이상적입니다.

머신 러닝 모델 평가

이 강의 전반에 걸쳐 R의 tidyverse 도구를 활용하여 머신 러닝 모델을 효율적으로 구축하고, 탐색하고, 평가하는 데 집중하게 됩니다.

강의는 단일 데이터프레임에서 여러 모델을 관리하는 방법인 리스트 컬럼 워크플로(LCW)를 소개하는 것으로 시작합니다. 또한 broom 패키지를 사용해 모델 결과를 정리하고 탐색하는 방법도 다루어, 복잡한 결과를 더 쉽게 해석할 수 있게 합니다.

tidyr와 purrr 활용하기

회귀 및 분류 모델을 구축하고 평가하는 것을 포함한 실습 과제를 진행합니다. 모델 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 튜닝하는 기법을 살펴보세요.

tidyr와 purrr 같은 패키지를 사용해 복잡한 데이터 조작과 모델 평가를 처리하며, 머신 러닝에 대해 깔끔하고 체계적인 접근 방식을 보장합니다.

실무 적용 능력을 키우세요

gapminder 데이터세트를 사용해 선형 모델로 기대 수명을 예측하는 등 여러 사례 연구를 통해 실제 사례를 살펴보세요.

강의가 끝날 무렵에는 Tidyverse 원칙을 머신 러닝에 적용하는 탄탄한 기초를 갖추게 되어, 깔끔하고 재현 가능한 방식으로 모델을 효율적으로 구축, 튜닝, 평가할 수 있게 됩니다.

선수 조건

Modeling with Data in the Tidyverse

Foundations of "tidy" Machine learning

This chapter will introduce you to the backbone of machine learning in the tidyverse, the List Column Workflow (LCW). The LCW will empower you to work with many models in one dataframe.
This chapter will also introduce you to the fundamentals of the broom package for exploring your models.

강의 설명

머신 러닝 모델 평가

tidyr와 purrr 활용하기

실무 적용 능력을 키우세요

수료증 획득

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