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machine Learning iconMachine Learning 여정의 일부신규여정

파이썬으로 실습하는 지도학습

라벨이 붙은 예시로 배우는 모델을 학습시켜요. scikit-learn으로 나누고, 학습시키고, 예측하고, 평가하며 모든 모델을 차트로 보고, 마지막에는 펭귄 종 분류기를 완성해요.

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1,000+ 명의 codders가 등록함

58 개 강의58 챌린지240 퀴즈 문제

  • 초보자 환영
  • sparkles iconAI 코딩 도우미
  • hint icon실습 중심의 대화형 강의
  • quiz icon지식을 확인하는 퀴즈
  • certificate icon무료 수료증

커리큘럼

1 섹션58 개 강의58 챌린지240 퀴즈 문제

이 섹션은 Machine Learning 여정의 일부입니다. 전체 커리큘럼에는 더 많은 섹션이 있어요 - 아래 미리보기를 클릭하면 여정 페이지에서 확인할 수 있습니다.

  1. 섹션 1데이터와 시각화60 개 강의
  2. 섹션 2머신러닝을 위한 통계64 개 강의
  3. 섹션 3

    지도 학습

    섹션 시작하기시작펼치기접기    scikit-learn으로 실제 모델을 학습합니다: 데이터 분할, 모델 적합, 예측, 성능 측정. k-NN, 선형 및 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트와 부스팅, 교차 검증을 통한 공정한 평가, 파이프라인을 익히고 펭귄을 활용한 엔드투엔드 프로젝트로 마무리합니다.58 개 강의58 챌린지240 문제

    첫 번째 모델

    5 개 강의520

    최근접 이웃

    5 개 강의520

    선형 회귀

    5 개 강의520

    로지스틱 회귀

    5 개 강의520

    분류기 성능 측정

    6 개 강의625

    결정 트리

    5 개 강의520

    과적합

    5 개 강의520

    교차 검증

    4 개 강의415

    앙상블

    4 개 강의415

    파이프라인

    5 개 강의520

    프로젝트: 펭귄 종

    5 개 강의525

    최종 도전 과제

    4 개 강의420
  4. 섹션 4비지도 학습51 개 강의
Machine Learning 여정 전체 커리큘럼 보기
제공되는 것
코딩을 배우기 위해 사용할 모든 것

해보면서 배우기

실제 코드를 작성하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 웹사이트를 구축하고, AI 프롬프트를 마스터하세요. 인터랙티브 레슨으로 현대 개발자에게 필요한 모든 기술을 다룹니다.

playground.js
코드 편집기
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
테스트 #1test Case Success icon
테스트 #2test Case Success icon
테스트 #3test Case Failure icon
입력
"Alex"
출력
"Hello, Coddy! Alex"

연속 기록을 쌓아보세요

꾸준히 하고 성장하는 모습을 지켜보세요! 매일 코딩 습관을 추적하고, 동결 기능으로 연속 기록을 보호하고, 매일 참여해서 보상을 받으세요.

12 일 연속

내일도 돌아와서 연속 기록을 유지하세요!

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product Double Or Nothing icon

더블 오어 낫싱

7일 중 5일차

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연속 기록 동결

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어디서나 코딩하세요

코딩 여정을 함께 하세요! 설정도, 다운로드도 필요 없이 바로 열어서 코딩을 시작하세요. iOS, Android, 웹에서 4.9점 평점으로 이용 가능합니다.

Python
7스트릭
250점수
5에너지
변수
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여정
목표
리더보드
프로필
4.9
별별별별별
평점

당신은 혼자가 아닙니다

글로벌 리더보드에서 경쟁하고, 친구를 초대해서 보상을 받고, 서로의 성공을 축하하세요. 코딩은 친구와 함께하면 더 좋아요!

챌린저 리그
챌린저 리그상위 7명 승급
leaderboard First icon1
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Alex7+ Days
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leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
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Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
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Sam7+ Days
2420
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Casey
2180
5
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Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up icon승급 구역leaderboard Arrow Up icon

모든 방식으로 학습

읽고, 듣고, 스스로 확인하고, AI에게 묻고, 이미 배운 내용을 찾아보세요. 모든 수업이 당신에게 맞춰집니다.

변수 입문
오디오

변수는 나중에 프로그램에서 참조할 값을 저장하는, 이름이 있는 컨테이너입니다.

Python에서는 이름, 등호, 저장할 값을 차례대로 써서 만듭니다.

값은 시간이 지나며 바뀔 수 있습니다. 재할당하면 그 이름이 새로운 값을 가리킵니다.

1xSarah

수료증을 받으세요

완료한 모든 코스에 대해 인증서를 받으세요. LinkedIn 프로필과 이력서에 추가하여 고용주에게 코딩 전문성을 보여주세요.

Coddy수료증
이 인증서는홍길동성공적으로 완료했음을 증명합니다
python iconPython 기초
인증됨
날짜2026년 1월
LinkedInLinkedIn에 추가

Coddy에서 지도학습을 배워야 하는 이유

  • 모든 프로젝트에서 쓰게 될 scikit-learn 작업 흐름을 네 줄로: train_test_split, fit, predict, score. 그 뒤에 만나는 모델은 새로운 작업 방식이 아니라 새로운 한 줄일 뿐이에요.
  • 모델이 무엇을 결정하는지 보여요. 결정 경계는 평면을 색칠하고, 잔차 그래프는 직선이 놓친 걸 보여 주고, ROC 곡선은 임곗값이 무엇을 포기하는지 보여 줘요. 모든 레슨에 차트가 있고, 실행하면 내 차트가 그래프 탭에 나타나요.
  • 실무를 대부분 해내는 모델들: k-최근접 이웃, 선형 회귀와 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅. 그리고 테스트 세트가 새지 않게 하면서 스케일링, 인코딩, 결측값 채우기를 하는 파이프라인까지.
  • 정직한 점수. 혼동 행렬, 정밀도와 재현율, 불균형 클래스, 과적합, 검증 세트, 교차 검증. 제대로 작동하는 모델과 숙제를 외워 버린 모델을 구별할 수 있게 돼요.

지도학습에 대해 자주 묻는 질문

지도학습이란 무엇인가요?

지도학습은 정답, 즉 라벨이 붙은 예시로 모델을 학습시키는 방법이에요. 각 행에는 특성(펭귄의 부리 길이, 날개 길이, 사는 섬)과 라벨(종)이 있어요. 모델은 둘 사이의 관계를 배우고, 새 행의 라벨을 예측해요. '지도'라고 부르는 건 라벨이 선생님 역할을 하기 때문이에요: 모델은 배우는 동안 라벨에 맞춰 바로잡혀요.

지도학습과 비지도학습의 차이는 무엇인가요?

지도학습에는 라벨이 있고 그걸 예측해요: 스팸인지 아닌지, 아파트 가격, 꽃의 종. 비지도학습에는 라벨이 없고 데이터 자체에서 구조를 찾아요: 비슷한 고객 그룹, 변동의 대부분을 설명하는 몇 가지 방향, 이상해 보이는 수치. 보통 지도학습을 먼저 배우고, 비지도학습 섹션이 바로 뒤에 이어져요.

분류와 회귀는 무엇인가요?

지도학습의 두 종류예요. 분류는 범주를 예측해요. 스팸인지 아닌지, 세 가지 와인 종류 중 무엇인지처럼요. 회귀는 숫자를 예측해요. 내일 자전거 대여 수나 환자의 질병 진행 정도처럼요. 많은 모델이 둘 다 할 수 있어요: k-NN, 결정 트리, 랜덤 포레스트에는 각각 두 가지 버전이 있고, 강의에서도 둘 다 써요.

강의에서는 어떤 지도학습 알고리즘을 다루나요?

k-최근접 이웃, 선형 회귀와 Ridge, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅, 모두 scikit-learn으로 배워요. 그와 함께 이 모델들을 실제로 쓸 수 있게 해 주는 도구도 배워요: StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer, 파이프라인, cross_val_score, GridSearchCV.

시작하기 전에 무엇을 알아야 하나요?

Python 기초와 NumPy, pandas, matplotlib, 그리고 평균, 퍼짐, 상관관계를 읽을 정도의 통계요. 머신러닝 강의의 처음 두 섹션이 바로 그걸 가르쳐요. 이미 알고 있다면 여기서 시작해도 돼요.

내 모델이 괜찮은지 어떻게 알 수 있나요?

학습 중에 한 번도 보지 못한 행으로 테스트하고, 항상 가장 흔한 클래스를 고르는 것 같은 단순한 기준선과 비교해요. 한 클래스가 드물면 정확도만으로는 속을 수 있어서, 강의에서는 혼동 행렬, 정밀도, 재현율, F1, ROC 곡선, 그리고 점수가 운이 아니었는지 확인하는 교차 검증도 가르쳐요.

지도학습 섹션은 얼마나 걸리나요?

58개 레슨, 내 속도로 약 10시간, 하루 30분이면 몇 주예요. 레슨마다 개념 하나와 과제 하나가 있고, 섹션은 펭귄 프로젝트와 최종 챌린지 4개로 끝나요.

무료인가요?

네. 레슨, 차트, AI 힌트, 섹션 수료증 모두 무료예요. 무료 계정은 하루에 몇 개 레슨을 진행할 수 있고, Pro는 하루 제한이 없어요.

이 강의가 포함된 학습 경로

이 강의는 더 긴 경로의 한 단계입니다. 멘토가 가르치는 순서대로 이어지는 여러 강의로, 각각 무료 수료증이 있습니다.

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