이 페이지에는 머신러닝 단기집중과정 실습이 나와 있습니다.
프로그래밍 연습은 Colaboratory 플랫폼을 사용하여 브라우저에서 직접 실행되며 설정이 필요하지 않습니다. Colaboratory는 대부분의 주요 브라우저에서 지원되며, 특히 Chrome 및 Firefox의 데스크톱 버전에서 가장 철저하게 테스트되었습니다.
선형 회귀
- 이해 확인: 선형 회귀 소개
- 이해도 확인: 손실
- 대화형: 선형 회귀 매개변수
- 이해 확인: 경사하강법
- 이해도 확인: 학습률
- 이해도 확인: 배치 크기
- 대화형: 경사하강법
- 프로그래밍: 선형 회귀
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
로지스틱 회귀
분류
- 대화형: 임곗값 설정
- TP, TN, FP, FN 이해하기
- 대화형: 정밀도 및 재현율
- 이해도 확인: 정밀도 및 재현율
- 대화형: ROC 곡선
- 이해도 확인: ROC 및 AUC
- 프로그래밍: 분류
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
숫자 데이터 작업
범주형 데이터 작업
데이터 세트, 일반화, 과적합
- 직관 확인: 소개
- 이해도 확인: 보간
- 이해 확인: 프록시 라벨
- 이해도 확인: 불균형 데이터 세트
- 직관 확인: 데이터 세트 분할
- 직관력 테스트: 테스트 세트
- 이해도 확인: 데이터 세트 분할
- 이해도 확인: 오버피팅
- 이해도 확인: 모델 복잡성
- 직관 확인: 복잡성 측정항목
- 이해 확인: L2 정규화
- 손실 곡선 해석
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
신경망
임베딩
대규모 언어 모델
프로덕션 ML 시스템
- 이해 확인: 정적 학습과 동적 학습 비교
- 이해 확인: 정적 추론과 동적 추론 비교
- 이해 확인: 실제 측정항목
- 이해도 확인: 라벨 유출
- 이해도 확인: 피드백 루프
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
공정성
선형 회귀
- 이해 확인: 선형 회귀 소개
- 이해도 확인: 손실
- 대화형: 선형 회귀 매개변수
- 이해 확인: 경사하강법
- 이해도 확인: 학습률
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- 대화형: 경사하강법
- 프로그래밍: 선형 회귀
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
로지스틱 회귀
분류
- 대화형: 임곗값 설정
- TP, TN, FP, FN 이해하기
- 대화형: 정밀도 및 재현율
- 이해도 확인: 정밀도 및 재현율
- 대화형: ROC 곡선
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- 프로그래밍: 분류
- 마지막 퀴즈: 배운 내용 테스트하기
숫자 데이터 작업
범주형 데이터 작업
데이터 세트, 일반화, 과적합
- 직관 확인: 소개
- 이해도 확인: 보간
- 이해 확인: 프록시 라벨
- 이해도 확인: 불균형 데이터 세트
- 직관 확인: 데이터 세트 분할
- 직관력 테스트: 테스트 세트
- 이해도 확인: 데이터 세트 분할
- 이해도 확인: 오버피팅
- 이해도 확인: 모델 복잡성
- 직관 확인: 복잡성 측정항목
- 이해 확인: L2 정규화
- 손실 곡선 해석
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신경망
임베딩
대규모 언어 모델
프로덕션 ML 시스템
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로지스틱 회귀
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