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[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기
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전민종 강사
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[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기
담당강사 : 전민종
| 강의구성 | 총 18강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 + 자막 | 수강료 |
36,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
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| 담당강사 |
전민종 강사
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- 과정소개
- 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌
- 학습목표
- 머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기
- 교육대상
- 머신러닝에 처음 접하는 사람들
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
아이티고 강좌질문 모음
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- 강좌 리스트
- 01. 머신러닝 개념 및 정의 [17:59]
- 02. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리 [18:07]
- 03. 선형 회귀 모델 [18:15]
- 04. 다중 선형 회귀 [08:11]
- 05. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명 [21:39]
- 06. 로지스틱 회귀 모델 [13:16]
- 07. 로지스틱 회귀 모델 구현 [14:14]
- 08. 의사 결정 나무 [08:19]
- 09. 의사 결정 나무 구현 [13:48]
- 10. 랜덤 포레스트 [07:01]
- 11. 랜덤 포레스트 구현 [15:47]
- 12. knn [08:55]
- 13. knn 구현 [11:03]
- 14. train valid test 데이터 나누기 [12:10]
- 15. 데이터 전처리 [10:30]
- 16. 최종 실습 - 타이타닉 [15:57]
- 17. 최종 실습 - 타이타닉2 [17:05]
- 18. 최종 실습 - 타이타닉3 [26:32]