1장 머신러닝 개발 환경 및 모델 개요
1.1 머신러닝 개발 환경 개요
1.2 개발 환경 구축
1.3 머신러닝 프로젝트
1.4 머신러닝 웹 서비스 개발


2장 선형회귀(Linear Regression) 기반 주택 가격 예측 시스템
2.1 기본 개념과 모델 이해
2.2 Python 실습 – 기초 모델 구현
2.3 실전 데이터셋 기반 프로젝트
2.4 PostgreSQL 연동 실전 - 주택 가격 예측
2.5 FastAPI 서비스 구축 - 주택 가격 예측


3장 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 기반 고객 이탈 예측 시스템
3.1 기본 개념과 모델 이해
3.2 Python 실습 – 기초 모델 구현
3.3 실전 데이터셋 기반 프로젝트
3.4 PostgreSQL 연동 실전 - 고객 이탈 예측
3.5 FastAPI 서비스 구축 - 고객 이탈 예측


4장 의사결정트리(Decision Tree Regression) 기반 예측 시스템
4.1 기본 개념과 모델 이해
4.2 Python 실습 — DecisionTreeRegressor 구현
4.3 실전 데이터셋 기반 프로젝트
4.4 PostgreSQL 연동 — 판매량 예측 시스템
4.5 FastAPI 서비스 — 판매량 예측 및 시각화 UI


5장 랜덤포레스트(Random Forest) 기반 금융 이상 탐지 시스템
5.1 기본 개념과 모델 이해
5.2 Python 실습 — RandomForest 모델 구현
5.3 실전 데이터셋 기반 프로젝트
5.4 PostgreSQL 연동 — 금융 이상 탐지 시스템
5.5 FastAPI 서비스 — 실시간 이상 탐지 및 Bootstrap 대시보드


6장 서포트 벡터 머신(SVM) 기반 이메일 스팸 분류 시스템
6.1 기본 개념과 모델 이해
6.2 Python 실습 — SVC / SVR 구현
6.3 실전 데이터셋 기반 프로젝트
6.4 PostgreSQL 연동 — 이메일 스팸 분류 시스템
6.5 FastAPI 서비스 — 이메일 스팸 분류 서비스