데이터 전처리 및 모델 성능 평가
01
"데이터 전처리 및 모델 성능 평가"는 어떤 강의인가요?
데이터는 가공되지 않으면 의미를 전달할 수 없습니다.
이 강의는 머신러닝 모델을 만들기 전에 반드시 꼭 필요한 데이터 전처리와
모델을 얼마나 잘 만들었는지 판단하는 성능 평가 지표에 대해 배우는 강의입니다.
02
선행되어야 할 강의가 있나요?
이 강의는 머신러닝을 처음 배우거나, 실습 단계로 나아가려는 학습자 위한 중급 강의입니다.
다음과 같은 내용을 미리 알고 있으면 학습이 훨씬 수월합니다.
1. 파이썬 기초 문법
2. 판다스(pandas), 넘파이(Numpy)등 기본 라이브러리 사용법
3. 머신러닝의 기본 개념(지도학습, 분류/회귀의 차이 등)
수업상세
차수: 12강 (한 강좌당 약 20분)
구성: 이론 + 실습
수강 권장 연령: 대학생(성인)
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 01강 | 인공지능 모델을 적용할 수 있는 데이터 |
| 02강 | 문제 해결 목표 설정과 데이터 불러오기 |
| 03강 | 데이터의 결측과 이상치 해결 |
| 04강 | 데이터 타입 변경과 특성 생성 |
| 05강 | 탐색적 데이터 분석 |
| 06강 | 상관관계 |
| 07강 | 데이터 스케일링 |
| 08강 | 차원축소 |
| 09강 | 모델 적용 |
| 10강 | 모델 비교 및 평가 |
| 11강 | 데이터 불균형 |
| 12강 | 모델 결과에 영향을 미치는 특성 |
수강방법
결제가 완료되면 마이페이지에 수강 신청 과목을 즉시 수강 가능합니다.
이 강의는 결제일로부터 30일간 수강할 수 있습니다.
문의사항이 있는 경우 info@maiclass.com로 연락 주세요.
| 구분 | 내용 |
| 서비스 제공 방식 | 디지털 콘텐츠 (온라인 강의) |
| 제공 시점 | 결제 완료 즉시 수강 가능 |
| 수강 기간 | 결제일로부터 수강 기간 내 수강 가능 |
| 반품/교환 | 디지털 콘텐츠 특성상 단순 변심에 의한 반품 및 교환 불가 |
| 환불 정책 | ① 결제일로부터 7일 이내: 100% 환불 가능 ② 결제일로부터 8일~14일 이내: 50% 환불 가능 ③ 결제일로부터 15일 경과 후: 환불 불가 |
| 예외 사항 | 이벤트 상품, 패키지 강의 등은 별도 환불 규정 적용 가능 (상품별 안내 참고) |
| 문의처 | 고객센터 이메일: info@maiclass.com |
데이터 전처리 및 모델 성능 평가
01
"데이터 전처리 및 모델 성능 평가"는 어떤 강의인가요?
데이터는 가공되지 않으면 의미를 전달할 수 없습니다.
이 강의는 머신러닝 모델을 만들기 전에 반드시 꼭 필요한 데이터 전처리와
모델을 얼마나 잘 만들었는지 판단하는 성능 평가 지표에 대해 배우는 강의입니다.
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이 강의는 머신러닝을 처음 배우거나, 실습 단계로 나아가려는 학습자 위한 중급 강의입니다.
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1. 파이썬 기초 문법
2. 판다스(pandas), 넘파이(Numpy)등 기본 라이브러리 사용법
3. 머신러닝의 기본 개념(지도학습, 분류/회귀의 차이 등)
수업상세
차수: 12강 (한 강좌당 약 20분)
구성: 이론 + 실습
수강 권장 연령: 대학생(성인)
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 01강 | 인공지능 모델을 적용할 수 있는 데이터 |
| 02강 | 문제 해결 목표 설정과 데이터 불러오기 |
| 03강 | 데이터의 결측과 이상치 해결 |
| 04강 | 데이터 타입 변경과 특성 생성 |
| 05강 | 탐색적 데이터 분석 |
| 06강 | 상관관계 |
| 07강 | 데이터 스케일링 |
| 08강 | 차원축소 |
| 09강 | 모델 적용 |
| 10강 | 모델 비교 및 평가 |
| 11강 | 데이터 불균형 |
| 12강 | 모델 결과에 영향을 미치는 특성 |
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문의사항이 있는 경우 info@maiclass.com로 연락 주세요.
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| 서비스 제공 방식 | 디지털 콘텐츠 (온라인 강의) |
| 제공 시점 | 결제 완료 즉시 수강 가능 |
| 수강 기간 | 결제일로부터 수강 기간 내 수강 가능 |
| 반품/교환 | 디지털 콘텐츠 특성상 단순 변심에 의한 반품 및 교환 불가 |
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| 예외 사항 | 이벤트 상품, 패키지 강의 등은 별도 환불 규정 적용 가능 (상품별 안내 참고) |
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