머신 러닝 소개: Python, R, 응용 AI

인공 지능의 세계에 뛰어들면 복잡한 수학과 끝없는 코딩 라이브러리로 인해 압도당할 수 있습니다. 이 교육 과정은 현대적인 머신 러닝 기법을 이해하고 적용하는 명확하고 단계별 경로를 제공하여 장벽을 허물어 줍니다. 완전한 초보자에서 데이터 처리, 예측 모델 훈련 및 딥 러닝의 핵심 기법을 이해할 수 있는 자신감 있는 학습자로 변화할 것입니다. 무엇을 배울 것인가: • 필수 머신 러닝 용어, 기본 개념, 핵심 알고리즘을 이해합니다. • 업계 표준 전처리 기법을 사용하여 분석을 위한 원시 데이터를 준비하고 정리합니다. • 회귀 및 분류 모델을 구축하여 추세를 예측하고 정보를 분류합니다. • 클러스터링 기법을 적용하여 구성되지 않은 데이터 세트에서 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. • 딥 러닝과 인공 신경망의 기본 사항을 탐구합니다. • Python 및 R에서 기본 코드 작성을 연습하여 자신의 모델을 훈련시킵니다. • 클라우드 환경을 사용하여 머신 러닝 워크플로우를 처리하고 확장하는 방법을 알아보십시오. 이 과정은 정의, 주요 용어, 기본 개념에 대한 견고한 토대를 갖추고 실습 훈련을 진행하는 것으로 시작합니다. 데이터 준비, 지도 학습, 무인 지도 학습, 자연 언어 처리와 같은 고급 주제에 대한 소개를 통해 논리적으로 진행합니다. 이 과정은 초보자를 위해 엄격하게 설계되었으므로 프로그래밍, 고급 수학 또는 데이터 과학에 대한 이전 경험이 필요하지 않습니다.