반응형 머신러닝 실습2 파이썬 라이브러리, KNN, 의사 결정 트리를 활용한 머신러닝 기초 실습 머신러닝 개념과 파이썬 라이브러리(Numpy, Pandas, Scikit-learn 등)를 사용하여 아이리스 데이터셋으로 로지스틱 회귀, KNN, 결정 트리 모델을 학습하고 평가하는 과정을 설명합니다. 서론머신러닝을 처음 접할 때는 단순한 개념을 이해하는 것만으로도 매우 어렵게 느껴질 수 있습니다. 그러나 머신러닝의 기본적인 개념과 원리를 제대로 이해하면 실제 데이터를 처리하는 과정이 훨씬 수월해지며, 이 과정에서 다양한 실습과 연습을 통해 학습한 이론을 실제로 적용할 수 있습니다. 파이썬(Python)은 이론적 배경을 실습으로 연결하는 데 매우 유용한 프로그래밍 언어입니다. 이는 파이썬이 다양한 데이터 처리, 분석, 시각화 그리고 머신러닝 라이브러리를 폭넓게 제공하고 있기 때문입니다. 본 글에서는 이러.. 2024. 11. 15. 비전공자를 위한 머신러닝 입문용 온라인 강좌 추천 Coursera, edX, Udemy, Fast.ai 등 다양한 플랫폼에서 비전공자도 쉽게 배울 수 있는 머신러닝 강의를 제공합니다. Python 기초부터 딥러닝까지 실습 중심의 과정들을 선택해 차근차근 학습해 보세요! 서론 머신러닝은 오늘날 다양한 산업 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 온라인 강좌들이 많이 제공되고 있습니다. 비록 프로그래밍이나 수학적 배경이 없더라도, 이러한 입문 강좌들은 머신러닝의 기본 개념을 이해하고 실습할 수 있도록 쉽게 구성되어 있습니다. 이번 글에서는 비전공자에게 추천할 만한 머신러닝 온라인 강좌들을 소개하고, 각 강좌의 특징을 알아보겠습니다. 이 강좌들을 통해 머신러닝의 기본 원리와 대표적인 알고리즘을 체계적으로 배울 수 있습니다.. 2024. 10. 24. 이전 1 다음 반응형
