고급 과정

이 고급 과정에서는 다양한 머신러닝 문제를 해결하기 위한 도구와 기법을 배웁니다.

과정은 독립적으로 구성되어 있습니다. 관심사나 문제 영역을 바탕으로 생각하세요.

신규
결정 포레스트는 신경망의 대안입니다.
추천 시스템은 맞춤 추천을 생성합니다.
클러스터링은 관련 항목을 연결하는 핵심 비지도 머신러닝 전략입니다.
강화 학습 기법을 소개합니다.
GAN은 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터 인스턴스를 만듭니다.
고양이 사진인가요, 아니면 개 사진인가요?
공정성 문제를 디버깅하는 실습
결정 트리를 사용하여 고화질 동영상과 저품질 동영상을 구별합니다.
비지도 학습과 준지도 학습을 모두 사용하여 유사한 앱 식별