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전문교육
[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기
 원리 및 이론 배우기(460).png)
- 과정소개
- 과정목차
과정소개
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌
학습목표
머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기
추천대상자
머신러닝에 처음 접하는 사람들
수료기준
| 평가항목 | 설문참여여부 |
|---|---|
| 이수기준 | Y (필수 참여) |
과정목차
| 차시 | 교육내용 |
|---|---|
| 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 |