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The digital transformation (DT) and introduction of artificial intelligence (AI) in companies begin with the construction of machine learning models. However, the scope of machine learning technology is very broad, and in order to select the optimal method, it is necessary to clearly understand the basic concepts. In this lecture, we will introduce the core contents necessary to clearly understand the basic concepts of machine learning, focusing on five examples.

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Practical Data Science Part 3. Understanding Machine Learning

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.

김화종

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

실전 데이터 사이언스 Part 3. 머신러닝의 이해

머신러닝 개요 소개

머신러닝 개요

회귀 모델

분류 모델

분류 순위평가

통계분석과 머신러닝