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[인공지능 특강] 7강. SVM과 의사결정나무 | SVM의 개념과 유형 | 의사결정나무(지니지수/엔트로피지수) | 범주형 자료와 수치형 자료 | PART1.머신러닝 |
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[인공지능 특강] 6강. 경사하강법과 하이퍼파라미터 | 최소제곱법의 한계 | 하이퍼파라미터 튜닝 | 로지스틱 회귀분석의 최대우도법 | PART1.머신러닝 |
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[인공지능 특강] 5강. 회귀와 손실함수 | 최소제곱법과 결정계수 | 선형 / 다항 / 규제 / 로지스틱회귀 | 시그모이드와 소프트맥스 함수 | PART1.머신러닝 |
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[인공지능 특강] 4강. 분류와 혼동행렬 | 데이터 라벨링과 인코딩 | KNN과 나이브베이즈 분류 | 혼동행렬과 ROC 커브 | PART1.머신러닝 |
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[인공지능 특강] 3강. 머신러닝에서 주로 마주하는 문제들 | 클래스 불균형과 샘플링 | 탐색적 데이터 분석 | 과대적합과 과소적합 | PART1.머신러닝 |
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[용어정리] GPT, LLM, 딥러닝, 머신러닝, AI 딱 7분만에 깔끔하게 정리해드립니다!
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인공지능 코인은 부의 변화를 가져다줄겁니다
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CPU2개와 그래픽카드 4개가 조립되는 AI 딥러닝 워크스테이션 시스템 조립!