파이썬 기본 및 실전 프로그래밍 이동
파이썬 기본 라이브러리 이동
파이썬 머신러닝/실전 데이터 분석 이동
실전 데이터 분석 이동
딥러닝 기본 및 활용 이동
스케줄 Link
- 텍스트 데이터 분석 기본 및 활용 PDF
-
파이썬 전체 리뷰
-
엑셀 다루기
-
GUI - Tkinter
-
GUI - 계산기 만들기
-
데이터 이해 및 시각화
-
파이썬 시각화 라이브러리 - matplotlib
-
실전 데이터 처리 및 시각화 - 시간대별 렌탈 자전거 데이터
-
[Pandas] 데이터 처리 기본
-
[Pandas] 실전 데이터 처리 - 캘리포니아 집값 데이터 분석
-
[시각화-folium] folium 시작하기
-
[시각화-folium] 전통 시장 위치 정보 시각화
-
[시각화-plotly] plotly 시작하기
-
[Spaceship Titanic 데이터 분석] Github - dataAnalysis
-
knn/의사결정트리 기본 머신러닝 GitHub - ML_Basic_Class
- 머신러닝 알고리즘 knn_회귀
- 머신러닝 알고리즘 의사결정트리
- 머신러닝 알고리즘 앙상블
- [실습] knn_pratice, 머신러닝 - 선형회귀,
- [실습] 머신러닝 - 의사결정트리 03, 머신러닝 - 앙상블_랜덤포레스트(1)-tips
-
평가지표
- 평가지표 실습(회귀)
- 평가지표 Classification
- 평가 - 모델 평가(1), (2), (3), (4)
-
비지도학습 머신러닝 GitHub - ML_Basic_Class
- 내용
- 머신러닝 기본 및 실습
- 실습
- 비지도학습 - PCA 차원 축소
- 비지도학습 - PCA 얼굴 예제 실습
- 비지도학습 - 얼굴 데이터 셋 분석
- 내용
-
추천 시스템 기본 및 실습
- 추천 시스템 기본 이해
- [영화] 사용자와 아이템 간의 평점 기반 추천 시스템
-
[캘리포니아 집값 데이터 분석]
-
[Spaceship Titanic 데이터 분석]
- 결측치 처리(SimpleImputer), 라벨 인코딩(LabelEncoding), 기본 데이터 처리, Plotly
-
[ibovespa-stocks 브라질 주식 데이터 분석]
- 내용 : 머신러닝 모델 만들기, Prophet 활용 모델 만들기
-
캐글 데이터 타이타닉 실습 - Link
-
[생활] 와인 품질 감별 예측 데이터 분석 및 모델 만들기
-
[경제] Santander 고객 만족 분석 데이터 예측 모델 만들기
-
텍스트 파일 데이터 분석해 보기
-
참고 URL : https://github.com/LDJWJ/DL_Basic
-
numpy 기본 이해
- (자료) numpy 기본
-
기본 신경망 이해, CNN, RNN (12h)
- (자료) 딥러닝 시작하기, 딥러닝 기본, CNN 시작하기
- (실습) 딥러닝 시작하기 - Titanic
- (CNN 실습) CNN - CNN FirstModel, SecondModel
-
실전 데이터 실습
- Cifar-10 데이터 실습
- (실습) CNN - CIFAR-10 (1), (2)
- [영화] 영화 리뷰 데이터 IMDB RNN모델 구현해 보기
- [딥러닝 RNN] RNN 모델 실습(3) - 영화 리뷰 데이터 IMDB 실습 (SimpleRNN, LSTM)
- Cifar-10 데이터 실습
-
기본 업그레이드 - 모델 개선 및 활용
-
DROPOUT, 활성화 함수의 이해
- (자료) [딥러닝 기본 및 실습 - PDF] - 모델 개선(Dropout)
- (실습) [MNIST 이미지 데이터 셋] - MNIST 03, MNIST 04
- (실습) [CNN] - [CNN Upgrade - LeakyRelu]
-
전이학습의 이해(VGG16 등)
- (실습) [Cat vs Dog Dataset] - CNN(1)~(4)
-
-
Automl의 기본 이해
-
딥러닝 자연어 처리
- WordEmbedding(단어 임베딩) 기본 및 실습
- [자료] - 텍스트 데이터 처리(1), 텍스트 데이터 처리(2)
- 딥러닝 사전 훈련 모델을 활용한 데이터 분석
- WordEmbedding(단어 임베딩) 기본 및 실습
-
RNN 기본 및 실전 데이터 실습
- RNN 기본 - 딥러닝 RNN => RNN 모델 실습(1), 모델 실습(2)[SimpleRNN]
- [영화] 영화 리뷰 데이터 IMDB RNN모델 구현해 보기
- [딥러닝 RNN] RNN 모델 실습(3) - 영화 리뷰 데이터 IMDB 실습 (SimpleRNN, LSTM)
-
GAN 기본 및 딥러닝 응용
- 내용 : 이미지 생성 및 이미지 결합으로 그림의 화풍 적용
- [자료및 실습] [딥러닝 GAN] - [GAN - 적대적 생성 신경망], [GAN - NeuralStyleTransfer]
Read more at Creative Commons.