강의 도움말
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CHAPTER 0
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CHAPTER 1강의시간18:45:25
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1. 랜덤포레스트소개
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- 강의시간01:17:41
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2. 랜덤포레스트 깊이 알아보기
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3. 성능, 검증 및 모델해석하기
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4. 중요 feature, 트리 변환
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5. 추출하기
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6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩
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7. 경사하강법(Gradient Descent)
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8. 로지스틱 회귀
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9. 정규화, 학습률, NLP
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10. NLP 모델 개발 및 Kaggle
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11. 임베딩
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12. Rossmann, 머신러닝 모델 구현의 윤리적 문제 알아보기
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