파이썬 머신러닝 Starter 강의 (초급)

🚀 [파이썬 머신러닝 Starter 강의 (초급)] 🚀

안녕하세요, 여러분! 오늘은 데이터 과학 세계의 문헌인 '파이썬 머신러닝 Starter 강의'에 함께해 보겠습니다. 이 강좌는 5110행, 12개의 변수를 가진 CGV 데이터셋을 활용하여 Stoke(뇌졸증) 환자 분류 문제를 해결하는 기초적인 머신러닝 모델을 4개 파이썬으로 구현하고, Orange3의 도움을 받아 직관적으로 이해할 수 있도록 안내드리는 여정입니다. 📊✨

강의 주요 내용

✅ 파이썬 머신러닝 기초 - 결정 트리, 로지스틱 회귀, 신경망, K 최근접 이웃(K-NN) 모델의 기본 개념부터 실제로 코드를 작성하여 이해하는 과정을 차근차근 진행합니다.

✅ 플로우 챠트로 학습 - 복잡한 코드의 흐름을 명확히 이해할 수 있도록, 각 단계별로 플로우 챠트를 제공합니다. 이는 중간에 방향을 잃지 않고 효과적으로 학습할 수 있는 내비게이션 역할을 합니다.

✅ Orange3로의 전환 - 파이썬 코딩을 마친 후, Orange3를 활용하여 동일한 과정을 간단하고 직관적으로 실행해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. Orange3는 머신러닝 모델을 클릭 & 드래그로 구성하고, 시각적으로 데이터를 분석할 수 있는 강력한 툴입니다.

✅ 머신러닝 프로젝트의 전반 - 코딩부터 모델 평가까지, 단계별로 머신러닝 프로젝트를 처음부터 끝까지 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

✅ 심화 주제 - 강의의 마지막에서는 신경망 및 딥러닝에 대한 이론을 소개하고, 허깅페이스(Hugging Face) 라이브러리를 활용한 자동번역 모델에 대해 알아보겠습니다.

강의 구성

1. 파이썬 머신러닝 기초 - scikit-learn을 활용한 모델 학습, 검증 및 예측
2. 플로우 챠트를 통한 학습 - 복잡한 코드의 흐름을 시각화하여 이해
3. Orange3로의 모델 구현 - scikit-learn 코드와 비교하여 Orange3를 사용하여 동일한 작업 수행
4. 데이터 시각화 & 분석 - 데이터의 패턴과 결정 경향을 시각적으로 분석
5. 머신러닝 프로젝트 전체 흐름 - 실제 데이터를 사용하여 모델을 전체적으로 구현 및 평가
6. 심화 주제 & 최신 트렌드 - 신경망, 딥러닝, 허깅페이스 라이브러리 등의 최신 기술 소개

누구를 대상으로 하나요?

• 데이터 과학 초보자 - 머신러닝에 대한 기본적인 이해부터 시작할 수 있습니다.
• 데이터 분석가 - 기존의 코딩 방식을 넘어서 새로운 시각화 도구를 배울 수 있는 좋은 기회입니다.
• 학생, 연구원 - 이론적인 지식과 함께 실습을 통해 심리적인 학습 경험을 할 수 있습니다.
• 업계 전문가 - 기존의 작업 프로세스를 개선하고, 새로운 기술을 도입할 수 있는 지식을 얻을 수 있습니다.

이제 여러분은 파이썬 머신러닝 Starter 강의의 여정을 시작할 준비가 되었습니다. 데이터와 함께 배우며, 머신러닝의 세계를 탐험해 보아도 될 거예요! 💫📚

[코드 & 데이터 + 시각화] 연습을 통한 실질적인 학습, 지금 시작하세요! 🎉

강의 일정:

• 총 11강으로 구성되어 있으며,
• 매주 주말에 한 번씩 새로운 내용을 학습할 수 있습니다.

필요한 기초:

• 파이썬 기본 이해는 필수입니다.
• 데이터 과학, 머신러닝에 대한 기본적인 지식은 도움이 될 것입니다.

어떤 자료를 제공하나요?

• 강의 노트 - 각 강의의 주요 내용과 코드
• 데이터셋 - 실습을 위한 실제 데이터
• 추가 자료 - 관련된 이론, 참고 문헌 등

어떻게 진행하나요?

1. 강의 노트를 통해 이론을 학습합니다.
2. 제공되는 데이터셋을 사용하여 실습을 수행합니다.
3. 각 주간 하나의 프로젝트를 완성하며, 지식과 기술을 연마합니다.
4. 강의 마지막에는 최종 프로젝트를 제출하여 학습한 내용을 실전에 적용해 볼 기회를 가질 수 있습니다.

이제 실천으로 발견할 수 있는 머신러닝의 세계를 여러분만의 방식으로 체험해 보아도 될 것입니다! 🚀

정말로 여러분의 데이터 과학 여정을 기대하고 있습니다. Let's get started! 🚀💫