머신러닝, 딥러닝 입문 : 알고리즘 이해하기

1-3. 머신러닝의 정의

1-4. 딥러닝의 정의

2-1. 학습과 훈련

2-2. 모델과 손실함수

2-3. 지도학습

2-4. 비지도학습과 강화학습

3-3. 실습 _ 1

3-4. 실습 _ 2

3-5. 실습 _ 3

3-6. 실습 _ 4

4-1. 선형분류 _ 1

4-2. 선형분류 _ 2

4-3. 선형분류 _ 3

4-4. 선형분류 _ 4

4-5. 선형분류 _ 5

5-3. 평가 _ 3

5-4. 평가 _ 4

5-5. 평가 _ 5

5-6. 평가 _ 6

6-3. 서포트 벡터 머신 실습

7-1. 앙상블 학습 이론

7-2. 앙상블 학습 실습

8-1. 랜덤 포레스트 이론

8-2 랜덤 포레스트 실습 _ 1

8-3 랜덤 포레스트 실습 _ 2

9-1. 인공 신경망 _ 1

9-2. 인공 신경망 _ 2