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실사례를 통한 머신러닝 알고리즘 구현 실습
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오리엔테이션
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시청
1. 환경 설정 및 파이썬 복습
1-1. 아나콘다 설치 및 스파이더 활용 방법
1-1. 아나콘다 설치 및 스파이더 활용 방법
시청
1-2. 파이썬 주요기능 소개 (1)
1-2. 파이썬 주요기능 소개 (1)
시청
1-3. 파이썬 주요기능 소개 (2)
1-3. 파이썬 주요기능 소개 (2)
시청
2. 정적 데이터 수집과 가공
2-1. Beautiful Soup을 활용한 정적 데이터 수집
2-1. Beautiful Soup을 활용한 정적 데이터 수집
시청
2-2. Series를 활용한 1차원 데이터 가공
2-2. Series를 활용한 1차원 데이터 가공
시청
2-3. DataFrame을 활용한 2차원 데이터 가공
Data Frame을 활용한 2차원 데이터 가공
시청
3. 동적 데이터 수집
3-1. Selenium과 Chrome driver 설치
3-1. Selenium과 Chrome Driver 설치
시청
3-2. xpath의 구조와 활용방법 소개
3-2. xpath의 구조와 활용방법 소개
시청
3-3. 참돔 데이터 수집
3-3. 참돔 데이터 수집
시청
4. 클러스터링
4-1. 클러스터링 소개
4-1. 클러스터링 소개
시청
4-2. k-means 알고리즘 실습 (1)
4-2. K-means 알고리즘 실습 (1)
시청
4-3. k-means 알고리즘 실습 (2)
4-3. k-means 알고리즘 실습 (2)
시청
5. 분류
5-1. 분류 문제와 다양한 거리함수의 소개
5-1. 분류 문제와 다양한 거리함수의 소개
시청
5-2. IRIS dataset 소개
5-2. IRIS dataset 소개
시청
5-3. k-NN 알고리즘 실습
5-3. k-NN 알고리즘 실습
시청
6. 시계열 분석
6-1. 시계열의 특징과 분석 방법 소개
6-1. 시계열의 특징과 분석 방법 소개
시청
6-2. 시각화를 통한 시계열 데이터 분석
6-2. 시각화를 통한 시계열 데이터 분석
시청
6-3. ARIMA를 활용한 시계열 데이터 예측
6-3. ARIMA를 활용한 시계열 데이터 예측
시청
7. 뉴스기사 분류하기
7-1. 자연어를 다루는 신경망 소개
7-1. 자연어를 다루는 신경망 소개
시청
7-2. 로이터 뉴스 데이터 소개
7-2. 로이터 뉴스 데이터 소개
시청
7-3. LSTM을 이용한 뉴스 데이터 분류
7-3. LSTM을 이용한 뉴스 데이터 분류
시청
8. 감성 분류
8-1. IMDB 리뷰 분류
8-1. IMDB 리뷰 분류
시청
8-2. 네이버 영화 리뷰 분류
8-2. 네이버 영화 리뷰 분류
시청
8-3. 네이버 쇼핑 리뷰 분류
8-3. 네이버 쇼핑 리뷰 분류
시청
9. 추천 시스템
9-1. Demographic Filtering
9-1. Demographic Filtering
시청
9-2. Content Based Filtering
9-2. Content Based Filtering
시청
9-3. Collaborative Filtering
9-3. Collaborative Filtering
시청
10. 이미지 분류
10-1. 인공신경망을 이용한 이미지 분류
10-1. 인공신경망을 이용한 이미지 분류
시청
10-2. MNIST 데이터셋 분류
10-2. MNIST 데이터셋 분류
시청
10-3. CIFAR-10 데이터셋 분류
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시청
11. Object Detection
11-1. Object Detection 알고리즘의 발전 과정
11-1. Object Detection 알고리즘의 발전 과정
시청
11-2. COCO 데이터셋과 YOLO 코드 소개
11-2. COCO 데이터셋과 YOLO 코드 소개
시청
11-3. YOLO를 활용한 Object Detection 실습
11-3. YOLO를 활용한 Object Detection 실습
시청
12. 전이학습
12-1. 전이학습 소개
12-1. 전이학습 소개
시청
12-2. 이미지 분류 알고리즘의 전이학습 실습
12-2. 이미지 분류 알고리즘의 전이학습 실습
시청
12-3. Object Detection 알고리즘의 전이학습 실습
12-3. Object Detection 알고리즘의 전이학습 실습
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