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| - | Chapter | 담당자 | 발표 날짜 | 자료 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 컴퓨터는 데이터에서 배운다 | 박종민 | 2020.01.09(목) | pdf, ppt | |
| 2 | 간단한 분류 알고리즘 훈련 | 박종민 | 2020.01.09(목) | pdf, ppt, colab | |
| 3 | 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어 | 강천성 | 2020.01.13(월) | pdf, colab | |
| 4 | 좋은 훈련 세트 만들기: 데이터 전처리 | 박동민 | 2020.01.13(월) | pdf, colab | |
| 5 | 차원 축소를 사용한 데이터 압축 | 김태진 | 2020.01.20(월) | ||
| 6 | 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례 | 서진혁 | 2020.01.20(월) | markdown | |
| 7 | 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습 | 박수민 | 2020.02.03(월) | ipynb | |
| 8 | 감성 분석에 머신 러닝 적용 | 박종민 | 2020.02.03(월) | pdf, ppt, colab | |
| 9 | 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장 | 정우일 | 2020.02.03(월) | ipynb, app | |
| 10 | 회귀 분석으로 연속적 타킷 변수 예측 | 조희주 | |||
| 11 | 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석 | ||||
| 12 | 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현 | ||||
| 13 | 텐서플로를 사용하여 신경망 훈련 | 박동민 | |||
| 14 | 텐서플로의 구조 자세히 알아보기 | 조희주 | |||
| 15 | 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류 | 서진혁 | |||
| 16 | 순환 신경망으로 시퀀스 데이터 모델링 | 박현진 |