실전 데이터 사이언스 Part 3. 머신러닝의 이해
기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.
R로 쉽게 배우는 강화학습
Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.
밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문
본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 두 번째 강의인 밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문 입니다. 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문은 Part I과 Part II로 구성되어 있습니다. 본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 준비한 WADIZ 펀딩의 지원을 받아제작되었습니다.
강화학습 기초 이론
강화학습의 이론, 기초 개념을 탄탄히 다지고 싶은 분, 딥러닝이 강화학습에 어떻게 적용 되는지 배우고 싶으신 분께 도움이 됩니다.
