기계 학습 모델 만들기

중급
데이터 과학자
Visual Studio Code

기계 학습은 예측 모델링과 인공 지능을 위한 기반입니다. 기계 학습의 핵심 원칙과 일반적인 도구 및 프레임워크를 활용해 기계 학습 모델을 학습시키고 평가하고 사용하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

이 학습 경로에서는 학습자가 기본 수학 개념을 알고 있다고 가정합니다. Python 사용 경험도 어느 정도 도움이 됩니다. Python을 시작하려면 Python으로 첫 번째 단계 수행 학습 경로를 완료하세요.

이 학습 경로의 모듈

데이터 탐색 및 분석은 데이터 과학의 핵심입니다. 데이터 과학자는 데이터를 탐색하고 시각화하며 조작하기 위해 Python과 같은 언어를 다루는 기술을 필요로 합니다.

회귀는 숫자 값을 예측하기 위해 일반적으로 사용되는 유형의 기계 학습입니다.

분류는 항목을 클래스로 분류하는 데 사용되는 기계 학습의 일종입니다.

클러스터링은 유사한 항목을 클러스터로 그룹화하는 데 사용되는 기계 학습의 한 형태입니다.

딥 러닝은 인간 두뇌가 연결된 신경세포망을 통해 학습하는 방식을 에뮬레이트하는 고급 형태의 기계 학습입니다.