- 강사: 소피 포예
- 강좌: 19
- 학생들: 660
- 런닝타임: 10 주
Scikit-learn(Sklearn)은 Python에서 기계 학습을 위한 가장 유용하고 강력한 라이브러리입니다. Python의 일관성 인터페이스를 통해 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 감소를 포함하여 기계 학습 및 통계 모델링을 위한 효율적인 도구를 제공합니다. 주로 Python으로 작성된 이 라이브러리는 NumPy, SciPy 및 Matplotlib를 기반으로 합니다.
오디언스 (Audience)
Academy Europe의 이 과정은 이 기계 학습 주제에 관심이 있거나 커리큘럼의 일부로 이 주제를 가지고 있는 대학원생, 대학원생 및 연구생에게 유용할 것입니다. 독자는 초보자일 수도 있고 고급 학습자일 수도 있습니다.
사전 조건
독자는 기계 학습에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. Python, NumPy, Scipy, Matplotlib에 대해서도 알고 있어야 합니다. 이러한 개념을 처음 사용하는 경우 이 자습서를 자세히 살펴보기 전에 이러한 주제와 관련된 자습서를 시작하는 것이 좋습니다.