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This lecture covers the contents of the Amazon bestseller <Hands-on Machine Learning 2nd Edition>. Using the representative machine learning library, scikit-learn, you will learn various machine learning algorithms and evaluation methods. Also, using the most famous deep learning libraries, TensorFlow and Keras, you will learn theories and practices from artificial neural networks to reinforcement learning. This lecture is not yet complete. One to two lectures will continue to be added every week.

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Hands-on Machine Learning 2

아마존 베스트 셀러인 <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 다룬 강의입니다. 대표적인 머신러닝 라이브러인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 배웁니다. 또 가장 유명한 딥러닝 라이브러인 텐서플로와 케라스를 사용하여 인공 신경망부터 강화학습까지 이론과 실무를 다져 봅니다. 아직 모두 완료된 강의가 아닙니다. 매주 1~2개의 강의가 계속 추가될 예정입니다.

박해선

입문

초급

중급이상

텐서플로

Tensorflow

Machine Learning(ML)

머신러닝

Deep Learning(DL)

딥러닝

케라스

Keras

Reinforcement Learning(RL)

강화학습

핸즈온 머신러닝 2

1장 한눈에 보는 머신러닝

2장 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지

3장 분류

4장 모델 훈련

5장 서포트 벡터 머신

6장 결정 트리

7장 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 (1)

8장 차원 축소

9장 비지도 학습