머신러닝 분반

분반 소개 및 스터디 목표

• 머신러닝의 파이프라인을 이해한다.
• 각 머신러닝 모형에 대한 수리적 지식을 쌓는다.
• 머신러닝 과제 및 프로젝트를 통해 개념을 코드로 구현하는 법을 배운다.

 

스터디 진행 방식

• 스터디 전 : 교재를 참고하여 각자 예습
• 스터디 : 강의 형식으로 진행
• 스터디 후: 코딩 실습 과제 및 팀 프로젝트 부여

 

사용 교재

• Hands On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow
• 분반장 자체 제작 PPT

 

CURRICULUM

주차	내용	과제
1주차	How does a Machine Learn?	우도함수와 손실함수의 관계 복습
2주차	End to End ML Pipeline	개인 코딩 과제: 단계별 학습
3주차	Regression	개인 코딩 과제: Kaggle 예측 코드 리딩
4주차	Classification	개인 코딩 과제: Kaggle 분류 코드 리딩
5주차	SVM	그룹 프로젝트: 농구 선수 커리어 예측 / 심장병 예측 / 신용평가 예측 / 항공기 고객 만족도 예측 / 학생 성적 예측
6주차	Ensemble1 & AutoML(pycaret)	그룹 프로젝트
7주차	Ensemble2	그룹 프로젝트 발표