초보자를 위한 Scikit-learn에 오신 것을 환영합니다! 이 종합 과정은 Python 의 핵심 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn 을 처음 접하는 분들을 위해 특별히 설계되었습니다. 실습 위주의 랩을 통해 다양한 알고리즘과 전처리 기법을 사용하여 머신러닝 모델을 구축, 학습 및 평가하는 데 필요한 필수 기술을 익힐 수 있습니다.
🎯 학습 목표
이 과정에서는 다음을 배우게 됩니다:
- Scikit-learn 설치 및 설정: Scikit-learn 설치 및 기본 개념 익히기
- 데이터 로딩 및 탐색: 머신러닝을 위한 데이터셋을 로딩하고 탐색하는 다양한 방법 마스터하기
- 데이터 전처리: 스케일링, 인코딩 및 피처 엔지니어링을 포함한 필수 전처리 기법 학습하기
- 선형 회귀: 예측 분석을 위한 선형 회귀 모델 이해 및 구현하기
- KNN 분류: 분류 작업을 위한 K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors) 알고리즘 적용하기
- 모델 평가: 다양한 지표와 기법을 사용하여 모델 성능 평가하는 방법 학습하기
- 교차 검증: 견고한 모델 평가를 위한 교차 검증 기법 마스터하기
🏆 달성 목표
이 과정을 완료하면 다음을 할 수 있게 됩니다:
- Scikit-learn 을 설정하고 핵심 구성 요소 및 워크플로우 이해하기
- 머신러닝 작업을 위해 다양한 소스의 데이터셋 로드 및 탐색하기
- 피처 스케일링 및 범주형 인코딩을 포함한 필수 데이터 전처리 기법 적용하기
- 연속 예측 작업을 위한 선형 회귀 모델 구축 및 학습하기
- 범주형 예측 작업을 위한 KNN 분류 알고리즘 구현하기
- 적절한 지표 및 검증 기법을 사용하여 모델 성능 평가하기
- 교차 검증 방법을 적용하여 견고하고 신뢰할 수 있는 모델 평가 보장하기
- 고급 머신러닝, 데이터 과학 및 AI 프로젝트를 위한 탄탄한 기초 구축하기
