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코스 설명
scikit-learn을 활용하여 머신 러닝 실력을 키우고, Python 라이브러리를 활용해 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 탐구합니다. 본 강의에서는 고객의 이탈 여부, 개인의 당뇨병 유무, 음원의 장르 분류와 같은 강력한 예측을 하는 방법에 대해 학습합니다. 실제 데이터세트를 사용하여 예측 모델을 구축하고, 매개변수를 튜닝하며, 미학습 데이터에 대한 성능을 평가하게 됩니다.
영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 아래의 "대본 보기"를 클릭하면 볼 수 있습니다.
강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.
CPE 학점을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하여 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
분류
이 챕터에서는 분류 문제에 대해 소개하고 지도 학습 기법을 활용하여 이를 해결하는 방법을 배우게 됩니다. 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 분할하고, 모델을 적합킨 후 예측을 수행하며, 정확도를 평가하는 방법을 학습합니다. 모델 복잡성과 성능 간의 관계를 알아보며, 학습한 내용을 텔레콤 회사의 고객 이탈 여부 분류 문제에 적용하게 됩니다.
2
회귀
이 챕터에서는 회귀 분석에 대해 소개하고, 광고 비용 데이터세트를 활용하여 매출 값을 예측하는 모델을 구축합니다. 선형 회귀의 메커니즘과 R-제곱, 평균 제곱근 오차(RMSE)와 같은 일반적인 성능 지표에 대해 학습합니다. k-겹 교차 검증을 수행하고, 회귀 모델에 정규화를 적용하여 과적합 위험을 감소시킬 것입니다.
3
모델 파인튜닝하기
모델을 학습시켰으므로, 이제 이를 평가하는 방법을 학습합니다. 이 챕터에서는 분류 모델 성능을 분석하기 위한 여러 지표와 scikit-learn을 활용한 시각화 기법을 소개합니다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 분류 및 회귀 모델을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다.
4
전처리 및 파이프라인
결측값을 대체하고, 범주형 데이터를 수치형 값으로 변환하고, 데이터를 스케일링하고, 여러 지도 학습 모델을 동시에 평가하고, 워크플로를 간소화하는 파이프라인을 구축하는 방법을 배우세요!
scikit-learn으로 배우는 지도 학습
코스
완료
