지도 학습
가장 일반적인 유형의 머신러닝을 마스터하세요. 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 예측하는 모델을 구축하고 회귀 및 분류 작업을 다루는 방법을 배웁니다.
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선형 회귀 이론과 Python 구현을 처음부터 완벽하게 습득하여 머신 러닝과 딥 러닝을 위한 견고한 기반을 구축합니다.
구조화된 단계별 가이드를 통해 Python 및 scikit-learn을 사용하여 예측 모델을 구축, 평가 및 최적화합니다.
Python 및 scikit-learn을 사용하여 예측 모델을 구축, 조정 및 평가하여 실제 분류 및 회귀 문제를 해결합니다.
감독 머신 러닝의 핵심 알고리즘과 수학적 원리를 이해하여 예측 모델링의 견고한 기반을 구축합니다.
예측 모델링 및 데이터 패턴에 대한 견고한 기반을 구축하여 최신 머신 러닝 기법을 사용하여 실제 문제를 해결합니다.
최신 알고리즘 기법을 사용하여 실제 데이터 문제를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 예측 모델을 구축하고 적용합니다.
회귀 및 분류의 기본 사항을 숙지하여 Python에서 첫 예측 모델을 구축합니다.
회귀 및 분류 알고리즘을 마스터하여 데이터 기반 문제를 해결하고 예측 모델링의 견고한 기반을 구축하세요.