기계학습
Machine Learning
지도학습, 비지도학습, 신경망 등 핵심 ML 알고리즘을 학습합니다.
Chapter 14 항목
지도 학습 기초
Supervised Learning Basics
회귀, 분류, 편향-분산 트레이드오프
개념 3유도 1
Chapter 22 항목
트리와 앙상블
Trees and Ensembles
의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 부스팅
개념 2
Chapter 32 항목
서포트 벡터 머신
Support Vector Machines
SVM과 커널 기법
개념 2
Chapter 43 항목
신경망
Neural Networks
퍼셉트론, MLP, 역전파
개념 2법칙 1
Chapter 52 항목
합성곱 신경망
Convolutional Neural Networks
CNN 구조와 컴퓨터 비전 응용
개념 2
Chapter 62 항목
RNN과 Transformer
RNN and Transformer
순환 신경망, LSTM, 어텐션 메커니즘
개념 2
Chapter 72 항목
비지도 학습
Unsupervised Learning
클러스터링, 차원 축소, EM 알고리즘
개념 2