| 담당강사 | 전민종 | 수강기간 | 30일 |
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| 강의구성 | 총18강좌 | 강의형식 | 동영상 |
| 참고사항 | 등록후 확인이 가능합니다. | ||
| 목차 | 제목 | 방식 | 수강여부 |
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| 1 | 머신러닝 개념 및 정의 | ||
| 2 | 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리 | ||
| 3 | 선형 회귀 모델 | ||
| 4 | 다중 선형 회귀 | ||
| 5 | 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명 | ||
| 6 | 로지스틱 회귀 모델 | ||
| 7 | 로지스틱 회귀 모델 구현 | ||
| 8 | 의사 결정 나무 | ||
| 9 | 의사 결정 나무 구현 | ||
| 10 | 랜덤 포레스트 | ||
| 11 | 랜덤 포레스트 구현 | ||
| 12 | knn | ||
| 13 | knn 구현 | ||
| 14 | train valid test 데이터 나누기 | ||
| 15 | 데이터 전처리 | ||
| 16 | 최종 실습 - 타이타닉 | ||
| 17 | 최종 실습 - 타이타닉2 | ||
| 18 | 최종 실습 - 타이타닉3 |