 원리 및 이론 배우기.jpg "[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기")
[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기
| 강사명 | 차시 | 학습시간 | 샘플 |
|---|---|---|---|
| 전민종 | 18 | 4 시간 |
모두보기
과정소개
학습대상
학습목표
학습내용
| 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌 |
| 1. 머신러닝에 처음 접하는 사람들 |
| 1. 머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기 |
| 1. 머신러닝 개념 및 정의 2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리 3. 선형 회귀 모델 4. 다중 선형 회귀 5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명 6. 로지스틱 회귀 모델 7. 로지스틱 회귀 모델 구현 8. 의사 결정 나무 9. 의사 결정 나무 구현 10. 랜덤 포레스트 11. 랜덤 포레스트 구현 12. knn 13. knn 구현 14. train valid test 데이터 나누기 15. 데이터 전처리 16. 최종 실습 - 타이타닉 17. 최종 실습 - 타이타닉2 18. 최종 실습 - 타이타닉3 |