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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
  • 강의학기
    2021년 2학기
  • 조회수
    15,756
  • 평점
    5/5.0 (1)
강의계획서
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본 교과목에서는 머신러닝 기초 이론부터 다양한 알고리즘을 학습한다. 그리고 복잡한 프로그래밍은 최소화하고 넘파이, 판다스, 시본, 케라스, 사이킷런 등 파이썬 라이브러리를 활용하여 코랩에서 분류와 회귀에 대한 실습 교육을 진행하여 머신러닝 학습에 대한 이해를 높인다.
인공지능,머신러닝,딥러닝
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1. 비디오 인공지능,머신러닝,딥러닝 인공지능,머신러닝,딥러닝 개념 및 사례 URL
2. 비디오 지능형 자가 학습 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념 및 사례 URL
3. 비디오 코랩 개발환경 구축 개발환경 종류 및 개발환경 설정 URL
4. 비디오 머신러닝 지도학습 알고리즘I 지도학습 알고리즘 기초 이론 URL
5. 비디오 머신러닝 지도학습 알고리즘II 지도학습 알고리즘 종류 URL
6. 비디오 K-최접근 이웃 알고리즘 분류 생선 분류 머신러닝 URL
7. 비디오 K-최접근 이웃 알고리즘 분류 데이터 전처리 훈련 세트와 테스트 세트, 데이터 전처리 URL
8. 비디오 K-최접근 이웃 알고리즘 회귀 생선 무게 예측 머신러닝 URL
9. 비디오 회귀 알고리즘-선형회귀 KNN 회귀 모델 문제를 해결하기 위한 선형 회귀 URL
10. 비디오 다중회귀 2개 이상의 특징을 사용한 머신러닝 URL

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사용자 의견

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oh**** 2024-08-17 00:04
초보자로서 머신러닝에 대해 잘 알 수 있도록 좋은 강의해 주심에 감사드립니다. 매우 많은 도움이 되었습니다.

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