로그인 바로가기
하위 메뉴 바로가기
본문 바로가기
검색
로그인 / 회원가입
프로그래머를 위한 머신러닝
커넥트재단
edwith
공유하기
URL복사
밴드
페이스북
트위터
프로그래머를 위한 머신러닝
프로그래머를 위한 머신러닝
http://www.edwith.org/machinelearningforcoders/lecture/52647
좋아요
17
수강생
1067
전체 메뉴 열기
하위 메뉴
강의
강좌 전체목록보기
CHAPTER 0
실습환경 안내
CHAPTER 1
1. 랜덤포레스트소개
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
토론
6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩
#레버
#예측
#이탈고객예측모델
#최적화
#협업모델
공유하기
URL복사
밴드
페이스북
트위터
6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩 학습목표 머신러닝을 하는 목적 : 비즈니스 분야에 머신러닝 활용하기 Drivetrain접근법 알아보기 핵심키워드 최적화 예측 모델 - 커넥트재단
6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩 학습목표 머신러닝을 하는 목적 : 비즈니스 분야에 머신러닝 활용하기 Drivetrain접근법 알아보기 핵심키워드 최적화 예측 모델 - 커넥트재단
좋아요 1
연관 토론
페이지 이동
First
이전
다음
Last
수강완료
수강이 완료되었습니다.
닫기
수강이 완료되었습니다.
이제
다음 강의
를 확인하세요.
닫기
닫기
5. 추출하기
7. 경사하강법(Gradient Descent)