Khái niệm về DataScience và AI (Phương pháp học tập)
Đây là khóa học được thiết kế nhằm hỗ trợ những ai lần đầu tiếp cận và mong muốn tìm hiểu về DS/AI. Bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm và các lĩnh vực của DS/AI, cũng như cách thức và nơi bắt đầu để học hiệu quả.

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강의 자료
안녕하세요.강의자료는 어디에서 다운 받을 수 있는지 문의 드립니다.
youngskim5226
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một tháng trước
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"데이터 분석"의 의미
안녕하세요 직무별 필요한 역량에 대해 알려주셔서 공부할 계획을 얼추 그리고 있습니다. 말씀하신 내용 중 "데이터 분석"의 의미에 대하여 문의드립니다. Consultant/Marketer 직
qazpoiu79
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강의자료(PT)를 받을 수 있나요?
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 강의 PPT 자료를 받을 수 있나요?
강의자료nsxt7778
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프로젝트 재밌게 잘 봤습니다!
"GAN/강화학습의 개념"에서 보여주신 강화학습 프로젝트 잘 보았습니다. 제가 직관적으로 봤을땐 전투기의 고도가 가장 높을 때가 가장 안전하기도 할 것 같은데 강화학습을 하면서 고도가 점점 낮아지는 것이 신기하네요.
capu10046643
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머신러닝의 종류와 개념1
"머신러닝의 종류와 개념1" 4분 30초경 1차방정식 베타, 회기계수, 즉 기울기값을 줄이는게 다중공선성(?)을 해결하는 방법이 될 수 있다고 하셨는데요, 기울기 값을 줄이는게, 즉 완만한 기울기가 어떻게 다중공선성(?)을 해결하나요?</
capu10046643
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regression이라는 단어가 붙지 않은 모델은 y가 class라는 소리인가요?
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념"에서 용어 정립이 잘 안되고 있습니다. y의 종류에 따라 classification, regression으로 나뉜다고 하셨는데 그렇다면 - 선형회귀분석 (linear regression)은 y가 실수라는
capu10046643
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regression model은 왜 regression 이라고 부르나요?
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념" 1분 50초경 supervised learning을 y의 형태에 따라서 두가지로 나누고, class 형태일 때 classification model, 실수형 형태일때 regression model이라고
capu10046643
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Feature Extraction 설명중 질문
6분경 Feature Extraction에 예를 들며 PCA, FA, SW를 말씀해주셨는데 이게 다 어떤거지요? 그리고 Feature Extraction 단어에서 "Feature"가 무엇입니까?
capu10046643
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안녕하세요 선생님. 진로와 향후 계획에 대한 질문드립니다.
안녕하세요 빅데이터,데이터분석과 강화학습 딥러닝에 관심이 많고 향후 대학원 진로까지 결정한 전자공학과 학생입니다. 군 제대 이후내년 3월 복학 예정이며코코 선생님 강의를 수강하고자 합니다. 빅데이터와 인공지능 공부를
kakooz
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머신러닝 딥러닝 관련 책
안녕하세요ㅠㅠ 궁금했던 것들 많이 알게 된 거 같아서 넘 좋았습니다..!! 혹시 혼자 머신러닝, 딥러닝 공부하시면서 많이 도움이 됐던 책 리스트 알려주실 수 있으신가요??? 감사합니다
jungyoonjoo10568
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해당 강의에 대해 질문이 있습니다.
안녕하십니까 해당 강의를 듣던 중 질문이 있어 이렇게 올리게 되었습니다. Python, R 코딩 공부를 하라고 말씀해주셨는데 Python, R 공부는 어떤 식으로 접근해야하나요? 데이터 전처리를 할 수 있는 능력을
njj971201
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