초보자를 위한 5가지 머신러닝 프로젝트

https://twitter.com/Sauain/status/1503624325634867207

Saurav Jain on Twitter

 

상기는 출처입니다. 

 

평소에도 좋은 글을 올려주시는 Mr. Jain 님의 글입니다. 

 

 

1. 유방암 진단: Breast Cancer Detection

한시간 정도 길이의 파이썬을 활용한 머신러닝 프로젝트 입니다.

https://www.youtube.com/watch?v=NSSOyhJBmWY 

 

2. 손글씨 인식: Handwritten Digit Recognition

파이썬, R 등 모든 종류의 머신러닝 입문책에서 볼수 있는 프로젝트 입니다. 그만큼 유용하고 이해가 쉬운 강의이니 반드시 보시는것을 추천 드립니다. 더구나 edureka!의 컨텐츠이므로 한번 더 추천드립니다!

https://www.youtube.com/watch?v=L2cAjgc1-bo 

 

3. 자동차 가격예측: Car Price Predictor

공학을 전공하신 분 이면 학교 숙제때 자주 사용하셨을 Linear Regression 관련 내용입니다.

사실 해석이란게 유한요소해석을 하면 거의 정확한 값을 구할 수 있지만, 선형회귀내용은 간단하고 빠르게 근사한 결과값을 예측할 수 있으므로, 이 강의도 필수라고 생각합니다. 

추후, 제가 엑셀을 가지고 했던 선형회귀 프로젝트도 올려서 같이 비교할 수 있도록 하겠습니다 - 아무래도 선형은 엑셀로 해야 보는 맛이... ㅎ

https://www.youtube.com/watch?v=iRCaMnR_bpA&feature=emb_title 

 

4. 개발자 연봉예측: Software Developer Salary Prediction

​​개발자 연봉예측입니다. 유용한ㅁ ㅣㅏㄴㄹㅇ;ㄴㅇㅎㄴㄴㅇㅎㄴㅇ

세상은 정말 잔인합니다 ㅠ

웹앱관련된 내용이므로 시청을 추천드리빈다 ㅠㅠㅠㅠㅠ

5. 분류모델 생성: Building a Classification Model

마지막에 소개드리는 것처럼, 이 과정을 이해해야만 초급을 넘어 가실수 있습니다.

 

일단 이 비디오의 이해에 성공하시면 맨 아래에 있는 링크의 이해에도 도전해보시길 바랍니다!!

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https://www.youtube.com/watch?v=XmSlFPDjKdc&feature=youtu.be 

 

비디오 이해하신 후 도전!!

https://www.pinecone.io/learn/k-means-clustering/​

 

 

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머신러닝/딥러닝 프로젝트를 할때마다 느끼지만, 사실 프로젝트를 위한 컴퓨터 세팅이 제일 어렵습니다. ㅎ

 

다음에는 세팅 관련해서 좋은 글을 발견하면 공유드리겠습니다.

 

감사합니다. 끝.