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프로그래머를 위한 머신러닝
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2. 랜덤포레스트 깊이 알아보기
3. 성능, 검증 및 모델해석하기
4. 중요 feature, 트리 변환
5. 추출하기
6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩
7. 경사하강법(Gradient Descent)
8. 로지스틱 회귀
9. 정규화, 학습률, NLP
10. NLP 모델 개발 및 Kaggle
11. 임베딩
12. Rossmann, 머신러닝 모델 구현의 윤리적 문제 알아보기
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devdreamer
2020.06.27
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