혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 2강. 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 3강. 마켓과 머신러닝

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 5강. 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 6강. 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 7강. 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 8강. 특성 공학과 규제 알아보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 9강. 로지스틱 회귀 알아보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 10강. 확률적 경사 하강법 알아보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 12강. 교차 검증과 그리드 서치

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 13강. 트리의 앙상블

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 14강. 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 15강. k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 16강. 주성분 분석: 차원 축소 알고리즘 PCA 모델 만들기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 17강. 인공 신경망 ▶️ 간단한 인공 신경망 모델 만들기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 18강. 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 19강. 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 20강. 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리 배우기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 21강. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 22강. 합성곱 신경망의 시각화

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 23강. 순차 데이터와 순환 신경망

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 24강. 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기

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[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 25강. LSTM과 GRU 셀