기본 요건
이 과정에서는 다음 지식을 갖추고 있다고 가정합니다.
- 머신러닝 문제 프레이밍 소개 또는 이에 상응하는 과정
- 숫자 데이터 작업 및 데이터 세트, 일반화, 오버피팅을 포함한 머신러닝 단기집중과정 또는 이에 상응하는 과정
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최종 업데이트: 2025-02-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-02-25(UTC)"],[[["This course explores clustering use cases, appropriate similarity measures, and the k-means algorithm for data clustering."],["Learners will gain skills in evaluating clustering results and applying dimensionality reduction techniques like autoencoders."],["Basic knowledge of machine learning problem framing and core concepts like numerical data handling and overfitting is required."]]],[]]