머신러닝과 딥러닝의 이해에 많은 도움이 되었습니다.

GB Cheon

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

YoungJea Oh

지식공유자의 깜짝할인

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

Deep Learning(DL)

딥러닝

파이썬

Python

넘파이

Numpy

판다스

Pandas

실습 준비 및 머신 러닝 개요

머신 러닝에 필요한 기본 지식 습득

전통적 머신 러닝 - 지도 학습 모델 part 1

데이터 세트 분할 및 모델 성능 평가 지표

전통적 머신러닝 - 지도 학습 모델 part 2

전통적 머신러닝 - 비지도 학습 모델

신경망 (Neural Network)과 딥러닝(Deep Learning)

CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망

RNN (Recurrent Neural Network) - 순환 신경망

비지도 학습 - Autoencoder

GAN(Generative Aniversarial Network) - 생성적 적대 신경망

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