혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝
Table of contents
Section 0. 나의 첫 머신러닝
- 인공지능과 머신러닝, 딥러닝
- 코랩과 주피터 노트북
- 마켓과 머신러닝
Section 1. 데이터 다루기
- 훈련 세트와 테스트 세트
- 데이터 전처리
Section 2. 회귀 알고리즘과 모델 규제
- k-최근접 이웃 회귀
- 선형 회귀
- 특성 공학과 규제
Section 3. 다양한 분류 알고리즘
- 로지스트 회귀
- 확률적 경사 하강법
Section 4. 트리 알고리즘
- 결정 트리
- 교차 검증과 그리드 서치
- 트리의 앙상블
Section 5. 비지도 학습
- 군집 알고리즘
- k-평균
- 주성분 분석
Section 6. 딥러닝을 시작합니다.
- 인공 신경망
- 심층 신경망
- 신경망 모델 훈련
Section 7. 합성곱 신경망
- 합성곱 신경망의 구성 요소
- 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류
- 합성곱 신경망의 시각화
Section 8. 순환 신경망
- 순차 데이터와 순환 신경망
- 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기
- LSTM과 GRU 셀