학습 관련
안녕하세요!
'[작업형2] 머신러닝 New'에 업데이트된 강의를 모두 수강한 경우,
기존 강의에서 '모델링 및 평가(회귀)' 만 추가로 수강하면 될까요?
답변 2
1
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. BD님,
’[작업형2] 머신러닝 New’에 대한 업데이트된 강의를 모두 수강하셨다면, 기존 강의 중에서 ‘모델링 및 평가(회귀)’ 부분만 추가로 수강하셔도 좋습니다.
관련 질문들과 강사의 답변을 통해 얻은 정보를 공유드리겠습니다:
작업형2 머신러닝 new old 질문 - 업데이트된 버전이 완료되면 기존 영상을 내릴 예정이므로, 업데이트된 내용만 학습하셔도 충분합니다.
만약 추가적으로 더 알고 싶으신 부분이 있다면, 작업형2의 외에도 비지도학습이나 군집분석 등 다른 머신러닝 기법들도 익히셔서 폭넓은 이해를 가지는 것도 좋습니다. 작업형 2번 문제 유형관련 질문 에서 강사님의 안내를 참고하시기 바랍니다.
전체적으로 최신 정보로 업데이트된 내용을 중심으로 학습하시면 무리 없이 준비하실 수 있을 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
0
네, 그렇게 우선 학습해도 됩니다.
작업형2는 유형이 변경되거나 문제가 있어서 변경한건 아니에요
난이도가 올라가지 않아 수준을 더 낮추려고 한거라 봐주세요!
5월 업데이트 완료를 고려하고 있고, 회귀는 이번 주 예정입니다. 감사합니다.
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
28
1
강의 연장 문의
0
32
1
출력값 질문
0
31
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
29
1
실기시험 제출관련
0
160
2
6.20 작업형 2 과적합
0
169
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
52
2
로지스틱회귀, 회귀
0
52
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
59
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
66
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
66
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
52
2
3번문제 등분산 가정
0
50
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
38
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
40
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
62
2
제2유형 질문입니다.
0
49
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
53
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
63
1
ols
0
44
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
41
2
2유형 작성관련 질문
0
42
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
49
2