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[HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기
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- 과정소개
- 강의 목차
- 학습 후기
과정소개
| 과정소개 | 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 기초 강좌 |
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| 학습목표 | 1. 머신러닝에서 주요 쓰이는 다양한 알고리즘 접하기 |
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| 학습대상 | 1. 머신러닝에 처음 접하는 사람들 |
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| 학습방법 | 온라인 교육 ( PC + 모바일 ) | ||
| 강사소개 |
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평가기준
| 평가항목 | 진도율 | 과제 | 진행단계평가 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
| 수료기준 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 80점 이상 |
평가방법 및 수료기준
| 평가방법 및 수료기준 |
* 진도율 80 이상 |
강의 목차
| 차시 | 차시명 |
|---|---|
| 1차시 | 머신러닝 개념 및 정의 |
| 2차시 | 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리 |
| 3차시 | 선형 회귀 모델 |
| 4차시 | 다중 선형 회귀 |
| 5차시 | 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명 |
| 6차시 | 로지스틱 회귀 모델 |
| 7차시 | 로지스틱 회귀 모델 구현 |
| 8차시 | 의사 결정 나무 |
| 9차시 | 의사 결정 나무 구현 |
| 10차시 | 랜덤 포레스트 |
| 11차시 | 랜덤 포레스트 구현 |
| 12차시 | knn |
| 13차시 | knn 구현 |
| 14차시 | train valid test 데이터 나누기 |
| 15차시 | 데이터 전처리 |
| 16차시 | 최종 실습 - 타이타닉 |
| 17차시 | 최종 실습 - 타이타닉2 |
| 18차시 | 최종 실습 - 타이타닉3 |
학습 후기
| 작성자 | 내용 |
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