»ó¼¼Á¤º¸
µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚÀÇ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ±âº» »ó½Ä (µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¸Ó½Å ·¯´×, Åë°èÇÐ, µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È, µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×)
- ÀúÀÚ
- ¾¾ÀͺϽº ÆíÁýºÎ
- ÃâÆÇ»ç
- ¾¾ÀͺϽº
- ÃâÆÇÀÏ
- 2023-06-10
- µî·ÏÀÏ
- 2024-05-13
- ÆÄÀÏÆ÷¸Ë
- EPUB
- ÆÄÀÏÅ©±â
- 4MB
- °ø±Þ»ç
- ±³º¸¹®°í
- Áö¿ø±â±â
-
PC
PHONE
TABLET
ÇÁ·Î±×·¥ ¼öµ¿¼³Ä¡
ºä¾îÇÁ·Î±×·¥ ¼³Ä¡ ¾È³»
Ã¥¼Ò°³
ÀÌ Ã¥Àº µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ºÐ¾ß¿¡¼ ÀÏÇÏ´Â »ç¶÷µéÀÌ ¹Ýµå½Ã ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ±âº» »ó½ÄÀ» ´Ù·ç°í ÀÖ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¸Ó½Å ·¯´×, µö ·¯´× µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ÇÊ¿äÇÑ °³³ä°ú ±â¼úµéÀ» ½±°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ, µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ºÐ¾ß¿¡¼ ÀÏÇÏ´Â »ç¶÷µéÀÌ Á÷¸éÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¹®Á¦µé°ú ÇØ°á ¹æ¹ýµéµµ ´Ù·ç°í ÀÖ¾î ½Ç¹«¿¡¼ À¯¿ëÇÏ°Ô È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ëµéÀÌ ¸¹´Ù. ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ºÐ¾ß¿¡¼ ÀÏÇÏ´Â »ç¶÷µéÀº ´õ¿í Àü¹®¼ºÀ» ³ôÀÏ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
ÀúÀÚ¼Ò°³
¾¾ÀͺϽº ÆíÁýºÎ - ÁÁÀº Ã¥À» ¸¸µé±â À§ÇØ Èû¾¹´Ï´Ù.
¸ñÂ÷
"È®·ü ¹× Åë°è
¼±Çü ´ë¼ö
°è»ê¹ý
µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶ ¹× ¾Ë°í¸®Áò
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î (Python, R, SQL)
±â°è ÇнÀ
µö ·¯´×
ÀÚ¿¬¾î ó¸®
ÄÄÇ»ÅÍ ½Ã°¢ ÀνÄ
ºò µ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú (Hadoop, Spark)
µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸® ¹× Àüó¸®
µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
µ¥ÀÌÅÍ¿þ¾î ÇÏ¿ì¡
Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»ÆÃ
ºÐ»ê ½Ã½ºÅÛ
º£ÀÌÁö¾È Åë°è
½Ã°è¿ ºÐ¼®
½ÇÇèÀû ¼³°è
°¡¼³ °ËÁõ
ȸ±Í ºÐ¼®
ºÐ·ù ¾Ë°í¸®Áò
Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¾Ë°í¸®Áò
Ä¡¼ö °¨¼Ò
¾Ó»óºí ¹æ¹ý
½Å°æ¸Á
ÄÁº¼·ç¼Ç ½Å°æ ³×Æ®¿öÅ©
Àç¹ß¼º ½Å°æ¸Á
°È ÇнÀ
ÀÇ»ç °áÁ¤ Æ®¸®
Random Forests
±×¶óµð¾ðÆ® ºÎ½ºÆÃ
º¤ÅÍ ¸Ó½Å Áö¿ø
Naive Bayes
K-Nearest Neighbors
ÁÖ¿ä ±¸¼º ¿ä¼Ò ºÐ¼®
´ÜÀÏ °¡Ä¡ ºÐÇØ
ºñ À½¼º ¸ÅÆ®¸¯½º Àμö È
ÀáÀçÀû ÀÎ Dirichlet ÇÒ´ç
Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ
Çùȸ ±ÔÄ¢ ä±¼
ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´×
À̹ÌÁö ó¸®
½ÅÈ£ ó¸®
ÃÖÀûÈ ±â¼ú
¼±Çü ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
Á¤¼ö ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
µ¿Àû ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
¸óÅ× Ä«¸¦·Î ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
Markov Chain Monte Carlo
"