| 1. | |
00_01.Python 및 Colab 설치 | 00_01.Python 및 Colab 설치 |  |
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00_02.Python 기초 및 데이터 처리1_numpy | 00_2.Python 기초 사용법 | |
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00_02.Python 기초 및 데이터 처리2_pandas | 00_2.Python 기초 사용법 | |
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| 2. | |
00_02.Python 기초 및 데이터 처리3_그래프그리기 및 반복문 | 00_02.Python 기초 및 데이터 처리3_그래프그리기 및 반복문 | |
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00_02.Python 기초 및 데이터 처리4_함수 및 포멧팅 | 00_02.Python 기초 및 데이터 처리4_함수 및 포멧팅 | |
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00_03.기계학습 분석방법 및 절차 | 00_03.기계학습 분석방법 및 절차 | |
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| 3. | |
01_00.Regression이란(통계적 및 기계학습적 방법 비교) | 01_00.Regression이란(통계적 및 기계학습적 방법 비교) | |
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01_01.Regression(예측)_모델 만들기1 | 01_01.Regression(예측)_모델 만들기1 | |
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01_01.Regression(예측)_모델 만들기2 | 01_01.Regression(예측)_모델 만들기2 | |
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| 4. | |
01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리1 | 01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리1 | |
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01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리2 | 01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리2 | |
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01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리3 | 01_02.Regression(예측)_pipeline을 이용한 전처리3 | |
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| 5. | |
01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화1 | 01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화1 | |
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01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화2 | 01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화2 | |
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01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화3 | 01_03.Regression(예측)_하이퍼파라미터 튜닝과 최적화3 | |
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| 6. | |
01_04.Logistic Regression(분류)이란(예측과 분류 방법 비교) | 01_04.Logistic Regression(분류)이란(예측과 분류 방법 비교) | |
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01_04.Logistic Regression(분류)1 | 01_04.Logistic Regression(분류)1 | |
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01_04.Logistic Regression(분류)2 | 01_04.Logistic Regression(분류)2 | |
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| 7. | |
02_00.Atificial Neural Network(경사하강법과 역전파알고리즘)1 | 02_00.Atificial Neural Network(경사하강법과 역전파알고리즘)1 | |
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02_00.Atificial Neural Network(경사하강법과 역전파알고리즘)2 | 02_00.Atificial Neural Network(경사하강법과 역전파알고리즘)2 | |
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02_01.Atificial Neural Network(예측) | 02_01.Atificial Neural Network(예측) | |
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02_02.Artificial Neural Network(분류) | 02_02.Artificial Neural Network(분류) | |
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| 8. | |
03_00.Support Vector Machine이란 | 03_00.Support Vector Machine이란 | |
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03_01.Support Vector Machine(예측) | 03_01.Support Vector Machine(예측) | |
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03_02.Support Vetor Machine(분류) | 03_02.Support Vetor Machine(분류) | |
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| 9. | |
04_00.Decision Tree란 | 04_00.Decision Tree란 | |
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04_01.Decision Tree(예측) | 04_01.Decision Tree(예측) | |
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04_02.Decision Tree(분류) | 04_02.Decision Tree(분류) | |
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| 10. | |
05_00.Ensemble이란 | 05_00.Ensemble이란 | |
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05_01.Random Forest(예측) | 05_01.Random Forest(예측) | |
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05_02.Random Forest(분류) | 05_02.Random Forest(분류) | |
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06_01.XGBoost Tree(예측) | 06_01.XGBoost Tree(예측) | |
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06_02.XGBoost Tree(분류) | 06_02.XGBoost Tree(분류) | |
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| 11. | |
07_00.K-Nearest Neighbors란 | 07_00.K-Nearest Neighbors란 | |
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07_01.K-Nearest Neighbors(예측) | 07_01.K-Nearest Neighbors(예측) | |
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07_02.K-Nearest Neighbors(분류) | 07_02.K-Nearest Neighbors(분류) | |
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08_00.Discriminant Analysis란 | 08_00.Discriminant Analysis란 | |
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08_01.Discriminant Analysis(분류) | 08_01.Discriminant Analysis(분류) | |
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08_02.Naive Bayes(분류)란 | 08_02.Naive Bayes(분류)란 | |
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08_02.Naive Bayes(분류) | 08_02.Naive Bayes(분류) | |
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| 12. | |
09_01.Model Comparison(예측)1 | 09_01.Model Comparison(예측)1 | |
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09_01.Model Comparison(예측)2 | 09_01.Model Comparison(예측)2 | |
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09_01.Model Comparison(예측)3 | 09_01.Model Comparison(예측)3 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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