지도 머신 러닝 in Python

레이블이 지정된 데이터를 사용해 예측하는 방법을 익히며 지도 머신 러닝의 기초를 마스터하세요. 오늘 ML 혁명에 합류하세요! 머신 러닝이 처음이거나 지도 머신 러닝을 전문적으로 배우고 싶다면, 이곳이 시작하기에 이상적인 곳입니다.K-Nearest Neighbors(KNN), 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 그리고 인기 있는 scikit-learn 라이브러리를 사용한 트리 기반 모델과 같은 핵심 지도 학습 모델을 배우고 구현하는 것부터 시작합니다.또한 XGBoost와 같은 최신 알고리즘을 활용해 데이터세트에서 모델링 성능을 효율적으로 향상시키는 방법도 배우게 됩니다.모델의 성능을 최대한 끌어내기 위해, 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 기법과 사용 사례에 맞는 기법을 선택하는 방법을 배우게 됩니다.이 다양한 모델에 대한 지식을 하나로 모아 앙상블 학습을 배우며 트랙을 마무리하게 됩니다. 앙상블 학습에서는 서로 다른 모델을 결합해 성능을 향상시키고 더 복잡한 문제를 해결합니다.끝날 때쯤이면 필수적인 지도 머신 러닝 개념을 익히고 Python에서 이를 적용할 수 있게 됩니다.