이런 것을 배울 수 있어요
주요 머신러닝 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있습니다
XGBoost, LightGBM으로 고성능 앙상블 모델을 만들 수 있습니다
SHAP으로 모델의 예측 근거를 해석할 수 있습니다
Kaggle 대회에서 상위권 솔루션을 구현할 수 있습니다
강의 소개
머신러닝의 이론과 실전을 한 번에 마스터합니다. 선형 회귀부터 XGBoost, LightGBM, CatBoost 앙상블 기법까지 Kaggle에서 실제로 쓰는 기술을 모두 배웁니다.
SHAP으로 모델을 해석하고, Optuna로 하이퍼파라미터를 자동 최적화하며, MLflow로 실험을 체계적으로 관리합니다.
실제 Kaggle Competition 데이터셋으로 Top 10% 진입을 목표로 실전 감각을 키웁니다.
수강 전 알아두세요
- •Python 기초 문법 이상
- •NumPy, Pandas 기본 사용 경험
- •고등학교 수준 수학(함수, 통계 기초)
태그
#Scikit-learn#XGBoost#LightGBM#SHAP#Kaggle