[인공지능] 머신러닝 초급 part_2
비지도 학습의 핵심 개념인 군집화와 차원 축소 기법을 학습하고, 이를 다양한 데이터에 적용해 실무 감각을 높이는 실습 중심의 강의입니다.
2025.04.21 ~ 2025.05.02
모집 마감
온라인 교육언제 어디서든
온라인으로 참여할 수 있어요
비전공자 참여가능기초자부터 실무 경험자까지
모두 참여할 수 있어요
수강료 전액 무료현업 강사 재능 기부로
모든 수업이 무료예요
무료 상담진로와 취업 상담도
무료로 도와드려요
Why is this course worth it?
군집화와 차원 축소를 활용한 비지도 학습 실전 마스터
K-means, DBSCAN, GMM 등 다양한 군집화 알고리즘과 PCA, t-SNE 등 차원 축소 기법을 직접 구현하고 실습하며, 데이터 구조를 탐색하고 분석하는 실무 감각을 키우는 과정입니다.
- 다양한 군집화 알고리즘 실습K-means, Mean-Shift, DBSCAN, GMM을 직접 구현하며 비교 분석
- 차원 축소 기법 집중 학습PCA의 수학적 원리부터 시각화 도구로서의 t-SNE, UMAP까지 익히기
- 실전 데이터에 바로 적용비지도 학습의 주요 기법을 다양한 실제 데이터에 적용하는 실습 중심 구성
Program Overview
프로그램 과정 소개
교육 대상
머신러닝 입문 과정을 수강한 후 실전 알고리즘을 익히고 싶은 분
모집 기간
2025.03.15 ~ 2025.04.15
교육 기간
2025.04.21 ~ 2025.05.02
교육 시간
평일 : 19:30 ~ 21:30
총 시간
20시간
교육 장소
비대면 (온라인 Zoom)
교육 비용
전액 무료
Curriculum
배움의 핵심은 분량이 아닌 방향
단순히 많이가 아니라, 제대로 이해하고 응용할 수 있도록 설계했습니다.
수강생 리얼 피드백
수강생들이 전하는 생생한 후기
K-means와 GMM의 차이를 시각적으로 비교하면서 학습할 수 있어 군집화 기법의 원리를 명확하게 이해할 수 있었습니다. 실습 비중이 높아 응용력이 높아진 것 같아요.
오세진
KDE와 Mean-Shift는 처음 접하는 알고리즘이라 걱정했는데, 직관적인 설명 덕분에 생각보다 쉽게 이해했습니다. 다양한 군집화 알고리즘을 비교해볼 수 있어 유익했어요.
서준호
이론과 실습의 흐름이 자연스럽게 연결돼서 군집화 알고리즘별 특징과 활용법을 체계적으로 학습할 수 있었습니다. 특히 sklearn을 활용한 코드 실습이 도움이 되었어요.
박성우