머신러닝 스터디

스터디 소개

머신러닝 전반에 대한 내용을 이해하고 정형데이터 실습을 통해 데이터 사이언티스트러서의 첫발을 내딛는 사람들을 위한 분반

• 정규시간: 이론 스터디
• 매주 개인 및 팀 과제 부여
• 데이콘 및 캐글 등 데이터 분석 대회 참여

 

스터디 목표

• 머신러닝 전반적인 흐름에 대한 이해
• 통계적 머신러닝을 위한 수리적 접근
• 기초 데이터 분석 실습

 

주교재

• Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow (Aurelien Geron)
• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (Gareth James)

 

부교재

• 파이썬을 이용한 통계정 머신러닝 (박유성)

 

CURRICULUM

7주차 커리큘럼
1주차	OT / How does a machine learn?
2주차	End to End Machine Learning Project
3주차	Classification
4주차	Regression
5주차	설 연휴 휴강
6주차	SVM / Decision Tree
7주차	Ensemble I
8주차	Ensemble II / AutoML