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머신러닝

[머신러닝] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (1)

by Hessedist 2022. 5. 16.

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 1강_인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가?

1강_인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가?     -  인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 알아보고 그 차이를 살펴볼 것. 인공지능이란 인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 2강_코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

  2강_코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기     -  본격적으로 머신러닝을 배우기 전에 구글 코랩에 대해 소개하고 간단한 사용법을 익힘. 구글 코랩 구글 계정이 있으면 누구나 사용할

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 3강_마켓과 머신러닝

3강_마켓과 머신러닝 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃을 사용하여 2개의 종류를 분류하는 머신러닝 모델을 훈련합니다.  <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의 코드 저장

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 4강_훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기

  4강_훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기 지도 학습과 비지도 학습의 차이를 배움. 모델을 훈련시키는 훈련 세트와 모델을 평가하기 위한 테스트 세트로 데이터를 나눠서 학습. <혼자

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 5강_정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기

5강_정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 올바른 결과 도출을 위해서 데이터를 사용하기 전에 데이터 전처리 과정을 거침. 전처리 과정을 거친 데이터로 훈련했을 때의 차이를 알고

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 6강_회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어

6강_회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어보기 지도 학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 예측하는 회귀 문제를 풀어봄.  <혼자 공부하는

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 7강_사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기

7강_사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기 k-최근접 이웃 회귀와 선형 회귀 알고리즘의 차이를 이해하고 사이킷런을 사용해 여러 가지 선형 회귀 모델을 만들어보기. <혼자 공부하는 머신러

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 8강_특성 공학과 규제 알아보기

  8강_특성 공학과 규제 알아보기 여러 특성을 사용한 다중 회귀에 대해 배우고 사이킷런의 여러 도구를 사용해 봄.  복잡한 모델의 과대적합을 막기 위한 릿지와 라쏘 회귀를 배움 <혼자 공부

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 9강_로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클

9강_로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률을 예측함.  <혼자 공부하는 머신러닝+딥러

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 10강_확률적 경사 하강법 알아보기

10강_확률적 경사 하강법 알아보기 경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하는 방법을 배움.  <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의 코드 저장소 확률적 경사 하강

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 11강_로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리

  11강_로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제를 다루어 봄.  결정 트리가 머신러닝 문제를 어떻게 해결하는지 이해함.   <혼자 공부하는

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 12강_교차 검증과 그리드 서치

12강_교차 검증과 그리드 서치 검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증에 대해 배움.  그리드 서치와 랜덤 서치를 이용해 최적의 성능을 내는 하이퍼파라미터를 찾음.  <혼자 공부하는

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 13강_트리의 앙상블

13강_트리의 앙상블 앙상블 학습이 무엇인지 이해하고 다양한 앙상블 학습 알고리즘을 실습을 통해 배움.   <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의 코드 저장소 트리의 앙상블 정형 데이터와 비정

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

  16강_주성분 분석: 차원 축소 알고리즘 PCA 모델 만들기 차원 축소에 대해 이해하고 대표적인 차원 축소 알고리즘 중 하나인 PCA (주성분 분석) 모델을 만들어 봄 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

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[혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝] 17강_인공 신경망: 간단한 인공 신경망 모델 만들기

17강_인공신경망: 간단한 인공 신경망 모델 만들기 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봄.  <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의

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