처음 배우는 머신러닝 (Machine Learning)

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처음 배우는 머신러닝 (Machine Learning)

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총 강의 수: 28

  • 1강
    머신러닝 기초 개념 & Google Colab 소개
    09:42
  • 2강
    머신러닝 알고리즘 분류
    08:00
  • 3강
    지도학습
    08:51
  • 4강
    분류 문제, 회귀 문제
    05:58
  • 5강
    Google Colab
    04:03
  • 6강
    머신러닝을 위한 넘파이(Numpy)
    07:21
  • 7강
    넘파이(Numpy) 기본
    09:19
  • 8강
    판다스(Pandas)
    12:24
  • 9강
    실습 - 넘파이(Numpy) & 판다스(Pandas)
    10:47
  • 10강
    scikit-learn 기초
    07:50
  • 11강
    손실함수 - MSE
    08:21
  • 12강
    실습 - Linear Regression
    10:29
  • 13강
    DataFrame column들의 자료형 살펴보기
    07:40
  • 14강
    분류(Classification)와 회귀(Regression)
    05:34
  • 15강
    실습하기
    07:20
  • 16강
    당뇨병 데이터셋
    10:02
  • 17강
    Kaggle 소개 & 타이타닉 생존자 예측해보기
    05:51
  • 18강
    Feature Enginnering
    08:41
  • 19강
    실습하기
    11:00
  • 20강
    기본 Linear Regression을 위한 알고리즘
    09:59
  • 21강
    scikit-learn을 이용해서 상황에 따른 적절한 모델 선택하기
    05:20
  • 22강
    실습 - Regression으로 보스턴 부동산 가격 예측해보기
    10:48
  • 23강
    Classification을 위한 알고리즘
    09:12
  • 24강
    랜덤 포레스트
    06:05
  • 25강
    실습 - Classification으로 윈스콘신 유방암 데이터셋 예측해보기
    07:34
  • 26강
    머신러닝 성능 향상을 위한 기법들
    07:03
  • 27강
    데이터 탐색하기 - EDA
    06:34
  • 28강
    실습하기
    07:03
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  • 진행방식온라인 수업

커리큘럼

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  • 1강
    머신러닝 기초 개념 & Google Colab 소개FREE
    09:42PLAY
  • 2강
    머신러닝 알고리즘 분류
    08:00
  • 3강
    지도학습
    08:51
  • 4강
    분류 문제, 회귀 문제
    05:58
  • 5강
    Google Colab
    04:03
  • 6강
    머신러닝을 위한 넘파이(Numpy)
    07:21
  • 7강
    넘파이(Numpy) 기본
    09:19
  • 8강
    판다스(Pandas)
    12:24
  • 9강
    실습 - 넘파이(Numpy) & 판다스(Pandas)
    10:47
  • 10강
    scikit-learn 기초
    07:50
  • 11강
    손실함수 - MSE
    08:21
  • 12강
    실습 - Linear Regression
    10:29
  • 13강
    DataFrame column들의 자료형 살펴보기
    07:40
  • 14강
    분류(Classification)와 회귀(Regression)
    05:34
  • 15강
    실습하기
    07:20
  • 16강
    당뇨병 데이터셋
    10:02
  • 17강
    Kaggle 소개 & 타이타닉 생존자 예측해보기
    05:51
  • 18강
    Feature Enginnering
    08:41
  • 19강
    실습하기
    11:00
  • 20강
    기본 Linear Regression을 위한 알고리즘
    09:59
  • 21강
    scikit-learn을 이용해서 상황에 따른 적절한 모델 선택하기
    05:20
  • 22강
    실습 - Regression으로 보스턴 부동산 가격 예측해보기
    10:48
  • 23강
    Classification을 위한 알고리즘
    09:12
  • 24강
    랜덤 포레스트
    06:05
  • 25강
    실습 - Classification으로 윈스콘신 유방암 데이터셋 예측해보기
    07:34
  • 26강
    머신러닝 성능 향상을 위한 기법들
    07:03
  • 27강
    데이터 탐색하기 - EDA
    06:34
  • 28강
    실습하기
    07:03
담당 선생님현대씨앤알

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