어떤 모임인가요?
마시멜로 챌린지는 제한시간 동안 마시멜로에 스파게티 면을 꽂아서 탑을 높게 쌓는 게임입니다.
어른들로 구성된 팀은 주어진 시간 동안 계획만 세우다가 막바지가 되어서야 탑을 쌓기 시작했습니다.
반면 아이들로 구성된 팀은 시작과 동시에 서로 눈치 볼 것도 없이 자연스럽게 탑을 막 쌓기 시작했습니다.
실패에 연연하지 않고 계속 시도해나가면서 그 과정에서 학습하고, 효과적인 해결책을 찾아나갔습니다.
결과적으로 과감하게 시도하고 더 많이 실패한 아이들이 어른들보다 더 높은 탑을 쌓는 것에 성공했습니다.
데이터 사이언스에 대해 관심 있는 사람들이 모여서 과감하게 시도하면서 학습하고 다양한 Solution 을 찾아나가는 것이 데이터 사이언스라는 탑을 더 높게 쌓을 수 있는 효과적인 방법이라고 생각합니다.
"코드를 짜기 위해 천재일 필요는 없다. 그냥 시작하라."
(바네사 허스트, Girl Develop it 창업자)
어른들로 구성된 팀은 주어진 시간 동안 계획만 세우다가 막바지가 되어서야 탑을 쌓기 시작했습니다.
반면 아이들로 구성된 팀은 시작과 동시에 서로 눈치 볼 것도 없이 자연스럽게 탑을 막 쌓기 시작했습니다.
실패에 연연하지 않고 계속 시도해나가면서 그 과정에서 학습하고, 효과적인 해결책을 찾아나갔습니다.
결과적으로 과감하게 시도하고 더 많이 실패한 아이들이 어른들보다 더 높은 탑을 쌓는 것에 성공했습니다.
데이터 사이언스에 대해 관심 있는 사람들이 모여서 과감하게 시도하면서 학습하고 다양한 Solution 을 찾아나가는 것이 데이터 사이언스라는 탑을 더 높게 쌓을 수 있는 효과적인 방법이라고 생각합니다.
"코드를 짜기 위해 천재일 필요는 없다. 그냥 시작하라."
(바네사 허스트, Girl Develop it 창업자)
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 데이터 사이언스에 대해 전반적으로 접해봤다는 자신감
- 그런 자신감을 바탕으로 더 어려운 개념도 이해할 수 있다는 또 다른 자신감
- 그런 자신감을 바탕으로 더 어려운 개념도 이해할 수 있다는 또 다른 자신감
무엇을 공부하나요?
파이썬을 활용해서 머신러닝 전반에 대해 공부합니다.
주어진 범위 내 모든 세부 내용을
빠짐없이 학습해야 하는 모임이 아니라
관심 있는 분야에 더욱 집중하는
자발적인 스터디 모임입니다.
주어진 범위 내 모든 세부 내용을
빠짐없이 학습해야 하는 모임이 아니라
관심 있는 분야에 더욱 집중하는
자발적인 스터디 모임입니다.
어떤 사전지식이 필요한가요?
수학 잘 몰라도 머신러닝/딥러닝 시작할 수는 있습니다.
일단 시작하면서 모르는 부분은 그 때 그 때 채워나갔으면 합니다.
일단 시작하면서 모르는 부분은 그 때 그 때 채워나갔으면 합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 데이터 사이언스에 대해 아직 잘 모르지만 같이 공부해나갈 의향이 있으신 분
- 집단지성의 힘을 믿으시는 분
- "빨리 가려면 혼자 가라. 하지만 멀리 가려면 함께 가라"
- 집단지성의 힘을 믿으시는 분
- "빨리 가려면 혼자 가라. 하지만 멀리 가려면 함께 가라"
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 실력이 뛰어난 강사님의 잘 정리된 강의를 기대하시는 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
매주 돌아가면서 자신이 맡은 부분에 대해 설명하면서 실습 진행해주시면 됩니다.
자신이 맡은 발표 주제 중 흥미있는 분야가 있다면 그 부분을 더욱 깊게 들어가셔도 좋습니다.
다른 팀원들은 실습 과정을 따라해보면서
더 좋은 솔루션 있으시면 제안해주시면 됩니다.
궁금한 사항에 대한 답은 집단지성으로 다 같이 찾아보도록 하겠습니다.
자신이 맡은 발표 주제 중 흥미있는 분야가 있다면 그 부분을 더욱 깊게 들어가셔도 좋습니다.
다른 팀원들은 실습 과정을 따라해보면서
더 좋은 솔루션 있으시면 제안해주시면 됩니다.
궁금한 사항에 대한 답은 집단지성으로 다 같이 찾아보도록 하겠습니다.
커리큘럼
Chapter 01. 판다스
Chapter 02. 데이터 시각화
Chapter 03. 회귀분석
Chapter 04. 회귀분석 심화
Chapter 05. 모형진단
Chapter 06. 분류
Chapter 07. 로지스틱 회귀분석
Chapter 08. 의사결정나무
Chapter 09. SVM
Chapter 10. 클러스터링
Chapter 11. 추론
풀잎스쿨 개요, 데이터 사이언스 스쿨(주교재) 소개
연구원 자기소개, 개별 주제 선정
데이터프레임의 데이터 조작
데이터프레임 인덱스 조작
데이터프레임 합성
피봇 테이블과 그룹 분석
연구원 자기소개, 개별 주제 선정
데이터프레임의 데이터 조작
데이터프레임 인덱스 조작
데이터프레임 합성
피봇 테이블과 그룹 분석
Chapter 02. 데이터 시각화
시각화 패키지 맷플롯리브 소개
Matplotlib의 여러가지 플롯
Matplotlib의 triangular grid 사용법
Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
Pandas의 시각화 기능
Matplotlib의 여러가지 플롯
Matplotlib의 triangular grid 사용법
Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
Pandas의 시각화 기능
Chapter 03. 회귀분석
회귀분석 예제
선형회귀분석의 기초
스케일링
범주형 독립변수
부분회귀
선형회귀분석의 기초
스케일링
범주형 독립변수
부분회귀
Chapter 04. 회귀분석 심화
확률론적 선형 회귀모형
회귀분석의 기하학
레버리지와 아웃라이어
분산 분석과 모형 성능
회귀분석의 기하학
레버리지와 아웃라이어
분산 분석과 모형 성능
Chapter 05. 모형진단
모형 진단과 수정
기저함수 모형과 과최적화
교차검증
다중공선성과 변수 선택
정규화 선형회귀
기저함수 모형과 과최적화
교차검증
다중공선성과 변수 선택
정규화 선형회귀
Chapter 06. 분류
추천 시스템
분류용 예제 데이터
분류용 가상 데이터 생성
분류모형
분류 성능평가
분류용 예제 데이터
분류용 가상 데이터 생성
분류모형
분류 성능평가
Chapter 07. 로지스틱 회귀분석
로지스틱 회귀분석
선형판별분석법과 이차판별분석법
나이브베이즈 분류모형
감성 분석
선형판별분석법과 이차판별분석법
나이브베이즈 분류모형
감성 분석
Chapter 08. 의사결정나무
의사결정나무
모형 결합
부스팅 방법
모형 결합
부스팅 방법
Chapter 09. SVM
서포트 벡터 머신
커널 서포트 벡터 머신
모형 최적화
비대칭 데이터 문제
특징 선택
커널 서포트 벡터 머신
모형 최적화
비대칭 데이터 문제
특징 선택
Chapter 10. 클러스터링
대규모 데이터 학습
군집화
K-평균 군집화
디비스캔 군집화
계층적 군집화
Affinity Propagation
군집화
K-평균 군집화
디비스캔 군집화
계층적 군집화
Affinity Propagation
Chapter 11. 추론
그래프 이론 기초
그래프 확률모형
네트워크 추론
가우시안 혼합모형과 EM 방법
변분법적 추론
몬테카를로 베이지안 분석
베이지안 회귀 분석 예제
그래프 확률모형
네트워크 추론
가우시안 혼합모형과 EM 방법
변분법적 추론
몬테카를로 베이지안 분석
베이지안 회귀 분석 예제
교재 / 학습자료 / 준비물
데이터 사이언스 스쿨
https://datascienceschool.net/intro.html
https://datascienceschool.net/intro.html
첫 시간 전 준비사항
G-mail 계정만 있으시면 됩니다.
퍼실이 소개
황의영
#회사원 #INTJ #하이네켄
자기 소개 및 개설 동기
[자기소개, INTJ]
사람만큼 비선형적인 존재도 없다고 생각합니다.
도저히 설명이 안되는 인간이라는 존재를
MBTI 에서는 총 16가지(4인자 2수준)로 분류합니다.
MBTI 접근법으로 저(INTJ)를 소개한다면
생각이 많고,
분석적이고,
효율성을 추구하고,
유머 코드가 남들과 살짝 다르다고 합니다.
[개설동기, 1 + 1 = 3]
데이터 사이언스라는
동일한 관심사를 가진 사람들과
네트워크를 형성하고
같이 모여서 공부한다면
혼자 공부할 때보다
더 큰 시너지 효과를 기대할 수 있을 것 같아서
풀잎스쿨을 신청하게 되었습니다.
소속
지구
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎20기 데이터 사이언스를 위한 마시멜로 챌린지 퍼실
풀잎25기 Speech Recognition with Deep learning 참여
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎20기 돈되는 사업계획서 전략(feat.정부지원사업) 참여
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
데이터 사이언스를 위한 마시멜로 챌린지
모임시작
2022년 06월 18일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 05월 31일 ~ 06월 18일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
데이터 사이언스를 위한 마시멜로 챌린지
모임시작
2022년 06월 18일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 05월 31일 ~ 06월 18일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
어떤 모임인가요?
마시멜로 챌린지는 제한시간 동안 마시멜로에 스파게티 면을 꽂아서 탑을 높게 쌓는 게임입니다.
어른들로 구성된 팀은 주어진 시간 동안 계획만 세우다가 막바지가 되어서야 탑을 쌓기 시작했습니다.
반면 아이들로 구성된 팀은 시작과 동시에 서로 눈치 볼 것도 없이 자연스럽게 탑을 막 쌓기 시작했습니다.
실패에 연연하지 않고 계속 시도해나가면서 그 과정에서 학습하고, 효과적인 해결책을 찾아나갔습니다.
결과적으로 과감하게 시도하고 더 많이 실패한 아이들이 어른들보다 더 높은 탑을 쌓는 것에 성공했습니다.
데이터 사이언스에 대해 관심 있는 사람들이 모여서 과감하게 시도하면서 학습하고 다양한 Solution 을 찾아나가는 것이 데이터 사이언스라는 탑을 더 높게 쌓을 수 있는 효과적인 방법이라고 생각합니다.
"코드를 짜기 위해 천재일 필요는 없다. 그냥 시작하라."
(바네사 허스트, Girl Develop it 창업자)
어른들로 구성된 팀은 주어진 시간 동안 계획만 세우다가 막바지가 되어서야 탑을 쌓기 시작했습니다.
반면 아이들로 구성된 팀은 시작과 동시에 서로 눈치 볼 것도 없이 자연스럽게 탑을 막 쌓기 시작했습니다.
실패에 연연하지 않고 계속 시도해나가면서 그 과정에서 학습하고, 효과적인 해결책을 찾아나갔습니다.
결과적으로 과감하게 시도하고 더 많이 실패한 아이들이 어른들보다 더 높은 탑을 쌓는 것에 성공했습니다.
데이터 사이언스에 대해 관심 있는 사람들이 모여서 과감하게 시도하면서 학습하고 다양한 Solution 을 찾아나가는 것이 데이터 사이언스라는 탑을 더 높게 쌓을 수 있는 효과적인 방법이라고 생각합니다.
"코드를 짜기 위해 천재일 필요는 없다. 그냥 시작하라."
(바네사 허스트, Girl Develop it 창업자)
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 데이터 사이언스에 대해 전반적으로 접해봤다는 자신감
- 그런 자신감을 바탕으로 더 어려운 개념도 이해할 수 있다는 또 다른 자신감
- 그런 자신감을 바탕으로 더 어려운 개념도 이해할 수 있다는 또 다른 자신감
무엇을 공부하나요?
파이썬을 활용해서 머신러닝 전반에 대해 공부합니다.
주어진 범위 내 모든 세부 내용을
빠짐없이 학습해야 하는 모임이 아니라
관심 있는 분야에 더욱 집중하는
자발적인 스터디 모임입니다.
주어진 범위 내 모든 세부 내용을
빠짐없이 학습해야 하는 모임이 아니라
관심 있는 분야에 더욱 집중하는
자발적인 스터디 모임입니다.
어떤 사전지식이 필요한가요?
수학 잘 몰라도 머신러닝/딥러닝 시작할 수는 있습니다.
일단 시작하면서 모르는 부분은 그 때 그 때 채워나갔으면 합니다.
일단 시작하면서 모르는 부분은 그 때 그 때 채워나갔으면 합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 데이터 사이언스에 대해 아직 잘 모르지만 같이 공부해나갈 의향이 있으신 분
- 집단지성의 힘을 믿으시는 분
- "빨리 가려면 혼자 가라. 하지만 멀리 가려면 함께 가라"
- 집단지성의 힘을 믿으시는 분
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이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 실력이 뛰어난 강사님의 잘 정리된 강의를 기대하시는 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
매주 돌아가면서 자신이 맡은 부분에 대해 설명하면서 실습 진행해주시면 됩니다.
자신이 맡은 발표 주제 중 흥미있는 분야가 있다면 그 부분을 더욱 깊게 들어가셔도 좋습니다.
다른 팀원들은 실습 과정을 따라해보면서
더 좋은 솔루션 있으시면 제안해주시면 됩니다.
궁금한 사항에 대한 답은 집단지성으로 다 같이 찾아보도록 하겠습니다.
자신이 맡은 발표 주제 중 흥미있는 분야가 있다면 그 부분을 더욱 깊게 들어가셔도 좋습니다.
다른 팀원들은 실습 과정을 따라해보면서
더 좋은 솔루션 있으시면 제안해주시면 됩니다.
궁금한 사항에 대한 답은 집단지성으로 다 같이 찾아보도록 하겠습니다.
커리큘럼
Chapter 01. 판다스
Chapter 02. 데이터 시각화
Chapter 03. 회귀분석
Chapter 04. 회귀분석 심화
Chapter 05. 모형진단
Chapter 06. 분류
Chapter 07. 로지스틱 회귀분석
Chapter 08. 의사결정나무
Chapter 09. SVM
Chapter 10. 클러스터링
Chapter 11. 추론
풀잎스쿨 개요, 데이터 사이언스 스쿨(주교재) 소개
연구원 자기소개, 개별 주제 선정
데이터프레임의 데이터 조작
데이터프레임 인덱스 조작
데이터프레임 합성
피봇 테이블과 그룹 분석
연구원 자기소개, 개별 주제 선정
데이터프레임의 데이터 조작
데이터프레임 인덱스 조작
데이터프레임 합성
피봇 테이블과 그룹 분석
Chapter 02. 데이터 시각화
시각화 패키지 맷플롯리브 소개
Matplotlib의 여러가지 플롯
Matplotlib의 triangular grid 사용법
Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
Pandas의 시각화 기능
Matplotlib의 여러가지 플롯
Matplotlib의 triangular grid 사용법
Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
Pandas의 시각화 기능
Chapter 03. 회귀분석
회귀분석 예제
선형회귀분석의 기초
스케일링
범주형 독립변수
부분회귀
선형회귀분석의 기초
스케일링
범주형 독립변수
부분회귀
Chapter 04. 회귀분석 심화
확률론적 선형 회귀모형
회귀분석의 기하학
레버리지와 아웃라이어
분산 분석과 모형 성능
회귀분석의 기하학
레버리지와 아웃라이어
분산 분석과 모형 성능
Chapter 05. 모형진단
모형 진단과 수정
기저함수 모형과 과최적화
교차검증
다중공선성과 변수 선택
정규화 선형회귀
기저함수 모형과 과최적화
교차검증
다중공선성과 변수 선택
정규화 선형회귀
Chapter 06. 분류
추천 시스템
분류용 예제 데이터
분류용 가상 데이터 생성
분류모형
분류 성능평가
분류용 예제 데이터
분류용 가상 데이터 생성
분류모형
분류 성능평가
Chapter 07. 로지스틱 회귀분석
로지스틱 회귀분석
선형판별분석법과 이차판별분석법
나이브베이즈 분류모형
감성 분석
선형판별분석법과 이차판별분석법
나이브베이즈 분류모형
감성 분석
Chapter 08. 의사결정나무
의사결정나무
모형 결합
부스팅 방법
모형 결합
부스팅 방법
Chapter 09. SVM
서포트 벡터 머신
커널 서포트 벡터 머신
모형 최적화
비대칭 데이터 문제
특징 선택
커널 서포트 벡터 머신
모형 최적화
비대칭 데이터 문제
특징 선택
Chapter 10. 클러스터링
대규모 데이터 학습
군집화
K-평균 군집화
디비스캔 군집화
계층적 군집화
Affinity Propagation
군집화
K-평균 군집화
디비스캔 군집화
계층적 군집화
Affinity Propagation
Chapter 11. 추론
그래프 이론 기초
그래프 확률모형
네트워크 추론
가우시안 혼합모형과 EM 방법
변분법적 추론
몬테카를로 베이지안 분석
베이지안 회귀 분석 예제
그래프 확률모형
네트워크 추론
가우시안 혼합모형과 EM 방법
변분법적 추론
몬테카를로 베이지안 분석
베이지안 회귀 분석 예제
교재 / 학습자료 / 준비물
데이터 사이언스 스쿨
https://datascienceschool.net/intro.html
https://datascienceschool.net/intro.html
첫 시간 전 준비사항
G-mail 계정만 있으시면 됩니다.
퍼실이 소개
황의영
#회사원 #INTJ #하이네켄
자기소개 및 개설동기
[자기소개, INTJ]
사람만큼 비선형적인 존재도 없다고 생각합니다.
도저히 설명이 안되는 인간이라는 존재를
MBTI 에서는 총 16가지(4인자 2수준)로 분류합니다.
MBTI 접근법으로 저(INTJ)를 소개한다면
생각이 많고,
분석적이고,
효율성을 추구하고,
유머 코드가 남들과 살짝 다르다고 합니다.
[개설동기, 1 + 1 = 3]
데이터 사이언스라는
동일한 관심사를 가진 사람들과
네트워크를 형성하고
같이 모여서 공부한다면
혼자 공부할 때보다
더 큰 시너지 효과를 기대할 수 있을 것 같아서
풀잎스쿨을 신청하게 되었습니다.
사람만큼 비선형적인 존재도 없다고 생각합니다.
도저히 설명이 안되는 인간이라는 존재를
MBTI 에서는 총 16가지(4인자 2수준)로 분류합니다.
MBTI 접근법으로 저(INTJ)를 소개한다면
생각이 많고,
분석적이고,
효율성을 추구하고,
유머 코드가 남들과 살짝 다르다고 합니다.
[개설동기, 1 + 1 = 3]
데이터 사이언스라는
동일한 관심사를 가진 사람들과
네트워크를 형성하고
같이 모여서 공부한다면
혼자 공부할 때보다
더 큰 시너지 효과를 기대할 수 있을 것 같아서
풀잎스쿨을 신청하게 되었습니다.
소속
지구
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎20기 데이터 사이언스를 위한 마시멜로 챌린지 퍼실
풀잎25기 Speech Recognition with Deep learning 참여
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎20기 돈되는 사업계획서 전략(feat.정부지원사업) 참여
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.