60 MIN · 6 QUESTIONS
선형 회귀
모금할 때: AI다 채용 시: 머신러닝입니다 구현할 때: 선형 회귀입니다.
TRACK09
PART 2 · Building AI
머신러닝 만들기
선형 회귀, 최근접 이웃, 텍스트 처리, 과적합을 실습 중심으로 다룹니다.
TRACK OVERVIEW
이 트랙에서 배우는 것
- 선형 회귀, 최근접 이웃, 텍스트 처리, 과적합을 실습 중심으로 다룹니다.
- 4개 레슨의 설명과 예제를 순서대로 학습합니다.
- 각 레슨의 연습문제로 핵심 개념을 확인합니다.
레슨 시작
60 MIN · 4 QUESTIONS
최근접 이웃 방법
선형 회귀는 통계에서 차용한 수많은 기계 학습 방법 중 확실한 고전입니다. 컴퓨터 과학자가 발명한 가장 최근의 방법 중(적어도 1800년대 초반에 비해 더 최근) 소위 최근접 이웃 방법은 똑같이 고전적인 기술입니다.
60 MIN · 5 QUESTIONS
텍스트 다루기
지금까지 우리는 수치 데이터를 사용해 작업해 왔습니다. 캐빈(또는 핀란드에서는 "mökki") 가격을 예측할 때 캐빈의 크기, 실내 화장실 수 등을 살펴보았습니다. 이러한 모든 특성은 숫자로 표현될 수 있습니다.
60 MIN · 1 QUESTIONS
과적합
모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰지는 과적합의 원인과 새로운 데이터에서 성능을 유지하는 방법을 살펴봅니다.