캐글(Kaggle)과 함께하는 기계 학습 입문: 타이타닉 생존자 예측부터 보스턴 집값 예측까지
- 1강) 기계 학습 개요 및 인공지능의 발전 과정
- 2강) 좋은 모델과 나쁜 모델
- 3강) 데이터와 데이터 세트
- 4강) 데이터 전처리란?
- 5강) 모델 학습 과정과 과대 적합(Overfitting)
- 6강) 기계 학습을 위한 기초 라이브러리 소개
- 7강) 타이타닉 생존자 예측 문제 개요
- 8강) 타이타닉 생존자 예측 데이터 기초 분석
- 9강) 캐글(Kaggle) 소개 및 문제 푸는 방법
- 10강) 타이타닉 데이터 세트 특징 공학
- 11강) 타이타닉 생존자 예측 모델 학습 및 결과 확인
- 12강) 보스턴 집값 예측 데이터 세트 개요
- 13강) 보스턴 집값 예측 모델 학습 및 결과 확인