머신러닝의 이해

머신러닝의 기초 개념부터 주요 알고리즘까지 체계적으로 학습하는 강의입니다. 데이터 표현, 선형 회귀와 분류, 최적화를 시작으로 결정 트리, 앙상블, 신경망, 비지도학습과 강화학습을 다룹니다. 모델의 일반화와 선택, 해석을 함께 학습하며 머신러닝의 핵심 원리와 전체 흐름을 이해할 수 있습니다.