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파이썬으로 시작하는 머신러닝: 기초편

파이썬 기초 지식을 공부하고 머신러닝을 다루는데 필요한 최소한의 수학을 알려줍니다.

Lectures (14)

part1-1_3단계로 쪼개어-인공지능-이해하기.mp4
26:20
part1-2_사실은 반쪽 짜리인 머신러닝.mp4
20:04
part1-3_데이터를 위한 수집 도구와 데이터의 유형.mp4
39:21
part2-1_머신러닝의 정의와 세부 분야.mp4
17:24
part2-2_머신러닝의 3가지 대분류.mp4
29:44
part2-3 오버피팅에 대한 이해와 해결 방안.mp4
26:20
part3-1 모델에게 목표를 정해주는 Cost function.mp4
16:34
part3-2 답을 찾아 떠나는 여정, Gradient descent.mp4
22:58
part3-3 사람에게 주어진 과제, Hyper-parameter.mp4
20:53
part4-1 머신러닝 알고리즘 구현을 위한 5가지 단계.mp4
08:35
part4-2 데이터 준비하기 (feat. np & pd).mp4
22:34
part4-3 Feature 선택과 데이터 분할.mp4
08:41
part4-4 Model training & visualization.mp4
16:33
part4-5 새로운 알고리즘 얹어보기.mp4
06:33
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  • 태그 : 파이썬, 머신러닝, 딥러닝, 연구방법론,
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