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복제:복제:한달한권: 핸즈온 머신러닝 강의 소개

복제:복제:한달한권: 핸즈온 머신러닝 상세 정보

데이터 모델의 기준이 될 머신러닝 바이블 핸즈온 머신러닝 해설 강의입니다.
할인 이벤트
머신러닝계의 바이블 핸즈온 머신러닝 제대로된 해설 강의와 함께하세요.
머신러닝계의 바이블 핸즈온 머신러닝 제대로된 해설 강의와 함께하세요.

강의 구성

「핸즈온 머신러닝」 한 달이면 충분합니다.

952p를 한장한장 꼼꼼히 보지 않아도 됩니다.

현직 SK 데이터 사이언티스트 강사님이 꼼꼼히 보고 꼭 필요한 이론만, 당장 실무에서 쓸 수 있는 수식과 예제만 요약해서 정리해드립니다.

여러분은 그저 이 강의 하나만 30일 따라오시면 됩니다.

실무에서 핸즈온 머신러닝을
어떻게 활용하는 지 궁금하지 않으셨나요?

실제 실무 프로젝트를 진행하며「핸즈온 머신러닝」을 어떻게 활용했는지 모두 공개합니다.
952p 모든 내용을 이해하고 실무에서 어떻게 활용하는지까지 전부 알려드립니다.

SK 데이터 사이언티스트가 직접 현업 사례/예시부터 해설 강의까지 준비했어요.

중고차 잔존가치 예측, 가전제품 수요 예측,
주가 예측 시스템 구축 등에 참여한 현직
SK 데이터 사이언티스트와 함께합니다.

scikit-learn / Keras / TensorFlow를 이용해 실전에서 바로 활용 가능한 예제만 준비했어요.

scikit-learn / Keras / TF 가 빠지면 아무래도 아쉽겠죠?
데이터 전처리부터 모델 훈련, 예측까지 실제 예제를 따라해보며 상세하게 알려드립니다.

📆
「핸즈온 머신러닝」을 부족함 없이 채워줄
한달한권의 학습 방법

읽고 보고 인사이트까지 핸즈온 머신러닝을 부족함 없이 채워줄 한달한권의 학습 방법

강의 특징

「핸즈온 머신러닝」한달한권에서는
이렇게 확실하게 학습합니다.

책으론 부족했던 모든 부분 해설 강의로 꽉꽉 채웠습니다.

🙋‍♀️
한달한권 강의를 함께할
북리더를 소개합니다.

SK 데이터 사이언티스트 김소담 북리더님 소개

SK 데이터 사이언티스트 김소담이
말하는 <핸즈온 머신러닝>은?

Question.01
<핸즈온 머신러닝>은
어떤 책인가요?


데이터 사이언티스트라면 한번쯤은 펼쳐보았을 머신러닝 계의 교과서죠.
저 또한 처음 머신러닝 공부를 시작했을 때 1판으로 공부했었고, 2판을 추가 구매하여 지금까지도 업무 중 알고리즘 선택시 참고하고 있는 책이기도 합니다.


Question.02
책을 어떻게 읽어나가실 건가요?


무려 952쪽이나 되는 어마어마한 분량의 책입니다. 모든 부분을 천천히 읽어도 좋겠지만, 효율적인 학습을 위해 개념을 먼저 정리하고, 저와 동료 분석가분들이 해당 개념과 관련하여 현업에서 고민하는 부분들을 공유하며 함께 읽어 나가려 합니다.

Question.03
어떤 분들에게 이 책을 추천하나요?


취업을 준비하는 분석가나 아직은 분석 경험이 부족한 주니어 분석가분들께 추천합니다. 어떤 모델을 어떤 데이터에 적용해야 좋을지, Robust 관점에서 단기적 모델의 성능을 어디까지 끌어올리는 것이 적당할지 등 실제 프로젝트에서 경험할 수 있는 상황들을 예시를 통해 함께 생각해볼 수 있어요.

'핸즈온 머신러닝’ 한달한권
어떤 걸 배우는지 궁금하신가요? 👀

강의 미리보기

4강. 하산 시 고려 사항과 닮은 경사 하강법

어렵게 표현된 모델을 하산 point, 보폭, 하산 방향, 지형 등 비유를 통해 쉽게 이해시켜 드립니다.

9강. 가우시안 혼합 모델의 클러스터 개수 선택

Label이 없는 비지도 학습의 하이퍼 파라미터 선정 기준을 살펴보고, 관련된 기초 통계 내용까지 알려드립니다.

할인 이벤트

※ 본 강의는 책을 제공하지 않습니다. E북 혹은 실물 책을 직접 구매하셔야 해요😊

핸즈온 머신러닝과 함께하면 좋은 강의
「클린코드」 함께 구매 시 34% 추가 할인

가장 합리적인 선택, 한달한권 패키지

※ 패키지 상품 구매시 책값 환급 이벤트에서 제외됩니다.

보너스 이벤트
끝까지 읽은 당신을 위해
책 값을 돌려드려요!

한달한권 책값 환급 이벤트

독후감만 제출하면
55,000원 환급 완료!

커리큘럼

PART 1. 머신러닝

머신러닝의 기초부터 시작합니다.
머신러닝은 무엇인지, 어디에서 어떻게 사용되는지에 대해 자세히 설명해드릴게요.


PART 2. 딥러닝

뉴럴 네트워크 및 딥러닝에 대해 자세히 설명합니다.
케라스와 텐서플로우를 이용한 프로그래밍 실용 주제까지 머신러닝, 딥러닝에 대한 감각을 익히기 좋을 거에요.

📆
30일 스케줄표를
확인하세요.

이미지를 저장해서
실제로 활용해 보세요!

*권장 스케줄일 뿐 꼭 맞춰서 하실 필요는 없어요!
*우클릭하시면 이미지를 저장하실 수 있어요💖

💬
자주 묻는 질문을
모아뒀어요.

한달한권