
우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론)
인공지능뿌시기
AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 첫번째, 인공지능과 친해지는 기초이론 단계! 다양한 예시로 머신러닝 기초개념 습득 및 이론 복습을 위한 쪽지시험까지!
입문
머신러닝, Scikit-Learn
⭐ 분류 / 회귀 테스크의 확률기반 사고방식
⭐ Support Vector Machine(SVM) 작동방식
⭐ Logistic Regression 작동방식과 중요성
⭐ 정보량, 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence 개념
⭐ Softmax 개념과 Logistic Regression과의 관계
⭐ Linear regression을 확률적 관점에서 재정의
⭐ 최대우도추정(MLE)의 개념 및 필요성
⭐ 최대우도추정(MLE)을 통한 분류 / 회귀 손실함수 도출과정
⭐ Logistic Regression을 통한 ROC-AUC curve 평가방식 이해
⭐ PCA & LDA 선형대수 지식없이 간단한 이해와 작동방식
학습 대상은
누구일까요?
😎 다양한 머신러닝 모델을 배우고 싶은 사람?
😎 머신러닝은 아는데 딥러닝과 별개라고 생각하는 사람?
😎 머신러닝을 확률적 사고방식으로 이해하고 싶은 사람?
😎 머신러닝을 깊이 알고 싶지만 수학 때문에 겁나는 사람?
🎶 우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론) 수강생
🎶 우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초실습) 수강생
선수 지식,
필요할까요?
📌 머신러닝 기초
168
명
수강생
12
개
수강평
5
개
답변
4.9
점
강의 평점
3
개
강의
비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.
비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.
인공지능 사관학교 5기 수료
시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상
케글 경진대회 1등 (200 中)
객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상
한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상
호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상
전체
16개 ∙ (3시간 10분)
해당 강의에서 제공:
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