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머신러닝(Machine Learning) 원리 및 이론 배우기
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36,000원
150일
강의소개

 01. 강의 소개

  본과정은 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌입니다.



 02. 본 과정에서 학습할 수 있는 것들 

   - 머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기


03. 이런분들이 수강하면 좋아요! 

   - 머신러닝 입문자

   - 빅데이터 분석 입문자

 

커리큘럼
머신러닝(Machine Learning) 원리 및 이론 펼치기
  1. CHAPTER 01

    머신러닝(Machine Learning) 원리 및 이론

    • 01 1. 머신러닝 개념 및 정의
    • 02 2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
    • 03 3. 선형 회귀 모델
    • 04 4. 다중 선형 회귀
    • 05 5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명
    • 06 6. 로지스틱 회귀 모델
    • 07 7. 로지스틱 회귀 모델 구현
    • 08 8. 의사 결정 나무
    • 09 9. 의사 결정 나무 구현
    • 10 10. 랜덤 포레스트
    • 11 11. 랜덤 포레스트 구현
    • 12 12. knn
    • 13 13. knn 구현
    • 14 14. train valid test 데이터 나누기
    • 15 15. 데이터 전처리
    • 16 16. 최종 실습 - 타이타닉
    • 17 17. 최종 실습 - 타이타닉2
    • 18 18. 최종 실습 - 타이타닉3
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