과정 소개
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌
커리큘럼 총 18차시
- 1차시1. 머신러닝 개념 및 정의
- 2차시2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
- 3차시3. 선형 회귀 모델
- 4차시4. 다중 선형 회귀
- 5차시5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명
- 6차시6. 로지스틱 회귀 모델
- 7차시7. 로지스틱 회귀 모델 구현
- 8차시8. 의사 결정 나무
- 9차시9. 의사 결정 나무 구현
- 10차시10. 랜덤 포레스트
- 11차시11. 랜덤 포레스트 구현
- 12차시12. knn
- 13차시13. knn 구현
- 14차시14. train valid test 데이터 나누기
- 15차시15. 데이터 전처리
- 16차시16. 최종 실습 - 타이타닉
- 17차시17. 최종 실습 - 타이타닉2
- 18차시18. 최종 실습 - 타이타닉3
수료 기준 · 유의사항
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 과 과정별 수료 처리 조건을 확인해 주세요.
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 과정에 설정된 평가와 응시 조건은 내 강의실에서 확인할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.