강의16

[인프런] 실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4) 활용법 학습 정리 5 2024. 4. 11.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 25강. LSTM과 GRU 셀 - 고급 순환층 2023. 11. 29.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 24강. 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 - 영화 리뷰 감상평을 분류해보자 2023. 11. 29.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 23강. 순차 데이터와 순환 신경망 - 자연어 처리를 위한 신경망 2023. 11. 28.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 20강. 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리 배우기 - 2차원 이미지를 그대로 학습 해보자! 2023. 11. 26.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 19강. 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기 - 모델 재사용 2023. 11. 25.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 18강. 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기 - 층을 늘리고 옵티마이저를 추가해보자 2023. 11. 22.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 17강. 인공 신경망 ▶️ 간단한 인공 신경망 모델 만들기 - 케라스 맛보기 2023. 11. 20.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 16강. 주성분 분석: 차원 축소 알고리즘 PCA 모델 만들기 - 차원축소 PCA를 다른 알고리즘과 함께 사용하기 2023. 11. 19.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 15강. k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기 - 이미지 평균의 자동화 2023. 11. 16.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 13강. 트리의 앙상블 - 다양한 앙상블 알고리즘 2023. 11. 14.
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 - 와인 분류하기 2023. 11. 12.