머신러닝 입문 강의 정리: 선형회귀부터 SVM·결정트리·교차검증과 캡스톤 프로젝트까지
생성형 AI가 대세인 지금도 통계적 머신러닝이 왜 필요한지부터 선형회귀와 학습·테스트 분리, 정밀도와 재현율, SVM과 결정트리, k-폴드 교차검증과 하이퍼파라미터 탐색, 캡스톤 프로젝트까지 입문 강의를 정리했다.
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AI TOPIC
데이터 전처리 최신 뉴스와 핵심 해설
데이터 전처리 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 10편을 최신순으로 모았습니다.
파이썬 데이터 정제 실전 가이드: 결측치·중복·이상치 처리와 범주형 인코딩 순서 정리
머신러닝에 들어가기 전 데이터를 다듬는 전 과정을 파이썬으로 따라가는 강의를 정리했다. 데이터 타입 교정과 중복 판정 기준, 결측치 처리 선택, 사분위수 기반 이상치 제거, 범주형 인코딩까지 실제 작업 순서를 다룬다.
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딥러닝 데이터 전처리 기초: 정규화·MFCC·데이터 증강이 모델 성능을 가르는 이유
카네기멜런대 딥러닝 과목의 전처리 리사이테이션 정리. 원본 데이터의 세 가지 문제, 사람 귀를 본뜬 MFCC 파이프라인, 정규화가 학습 속도를 바꾸는 이유, 라벨을 망치는 잘못된 증강 사례를 짚는다.
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파이썬 데이터 정제와 자동화 파이프라인 가이드: 결측치·이상치 처리부터 데이터 누수 방지까지
현업 데이터 과학자가 시간의 70~80%를 쓴다는 데이터 정제 과정을 결측치 진단, 중복 제거, 이상치 처리, 자료형 교정, 스케일링 순서로 정리하고 재사용 가능한 자동화 파이프라인 구성법과 데이터 누수 방지 요령까지 소개한다.
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생성형 AI 데이터 분석 입문: 데이터 기반 의사결정 6단계와 전처리·시각화·상관분석 실무 정리
전문 분석 역량이 없어도 생성형 AI에 단계적으로 질문하면 분석 결과를 얻을 수 있다. 데이터 기반 의사결정 6단계와 결측·중복·이상값 처리, 단변량·다변량 시각화, 상관관계 해석의 함정까지 정리했다.
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머신러닝 흔한 오해 정리 — 정확도 100%가 위험한 이유부터 데이터 증강·전이학습의 함정까지
딥러닝 우위, 균형 잡힌 데이터셋, 교차검증처럼 당연하게 여겨온 머신러닝 통념을 하나씩 뒤집어 봅니다. 정확도 지표의 함정부터 데이터 증강과 전이학습, 주기적 재학습과 AutoML의 한계까지 짚었습니다.
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판다스 데이터프레임 입문 가이드: 생성·loc/iloc 조회·불리언 인덱싱·CSV 저장
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심을 실습 중심으로 정리했다. 딕셔너리·리스트·넘파이 배열로 데이터프레임을 만들고 head·info·describe로 탐색하며, loc와 iloc의 차이, 불리언 인덱싱, 컬럼 추가·정렬, CSV 저장과 상관분석까지 단계별로 다룬다.
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대출 승인 예측 머신러닝 프로젝트: 파이썬으로 배우는 분류 모델 전 과정
은행 대출 승인 여부를 예측하는 분류 모델을 파이썬으로 처음부터 끝까지 만드는 실습. 데이터 정제와 EDA, 레이블 인코딩, 로지스틱 회귀·의사결정트리·랜덤포레스트 비교까지 단계별로 정리했다.
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머신러닝 기초 완전정복: 지도·비지도·강화학습부터 모델 배포까지
유튜브 추천부터 스팸 필터까지, 머신러닝이 무엇이고 어떤 단계를 거쳐 모델이 완성되는지 초보자 눈높이로 정리했다. 학습 유형과 전체 워크플로를 한 번에 짚는다.
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특성 공학 정리: 원-핫 인코딩과 변수 변환으로 원시 데이터를 예측력으로 바꾸는 법
특성 공학은 세상의 원시 데이터를 AI 모델이 더 잘 예측하도록 변환하는 과정이다. 더미 변수(원-핫 인코딩), 로그·역수 변환, 변수 결합, 문서 요약 등 IBM이 설명하는 핵심 기법을 정리했다.
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