학습일지

강의 제목 : 머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기

2주차 단순선형회귀분석을 이해하고 회귀모수를 추정할 수 있다. 다중선형회귀분석을 이해하고 회귀모수를 추정할 수 있다. 선형회귀분석 결과를 해석하고 검정할 수 있다. 회귀모형의 성능지표를 이용하여 모형의 성능을 파악하고 비교할 수 있다. 회귀분석의 기본 가정을 이해하고

강의 제목 : 머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기 3주차 Naive Bayes Classifier를 이해하고, 코드를 통해 예제를 풀 수 있다. KNN(K-Nearest Neighbors Algorithm)을 이해하고, 코드를 통해 예제를 풀 수 있다. SVM(Sup

4주차 Ensemble의 개념을 이해할 수 있다. Ensemble 종류의 차이점에 대해 알고, 데이터를 통해 직접 실습해볼 수 있다. 결과에 대해 중요한 변수를 파악할 수 있다. 왜 아직 딥러닝보다 AI가 많이 쓰이는지 알 수 있다. 다양한 모델을 통해 성능을 높여보자

1\. Clustering의 이해 \- Clustering의 종류에 따른 개념과 방법을 이해할 수 있다. \- Clustering 방법들에 대해 직접 실습할 수 있다. 2\. Imbalanced data 이해 \- Imbalanced data의 원인과 문제점을