Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.3 예측 머신러닝 분석
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00. 교재 다운로드
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01. 학습 내용 안내
0101 학습 내용 안내
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02. 분류와 예측이란 무엇인가
0201 분류와 예측 모델의 이해
체험하기
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03. 회귀분석으로 이해하는 예측 모델 다루기
0301 가장 간단한 예측 – constant
0302 단순 선형 회귀분석
0303 지도학습 머신러닝 모델의 워크플로우
체험하기
0304 분석 모델의 저장과 다른 문제에도 활용하기
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04. 예측 결과가 정확해야 좋은 모델이다
0401 분석 모델의 평가 – 편향(Bias)과 분산(Variance)
0402 회귀 모델 결정계수 R^2와 설명력
0403 회귀 모델 결정계수 R^2와 설명력-실습
0404 회귀적 모델의 평가 지표 – RMSE, MSE, MAE
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05. 두루두루 쓸 수 있어야 좋은 모델이다
0501 분석 모델의 일반화 가능성 평가 – 홀드아웃
0502 LOOCV와 K-폴드 교차검증, 그리고 부트스트랩
0503 모델 성능 교차 검증 비교와 무시할 수 있는 차이
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06. 너무 복잡하지 않고 간결해야 좋은 모델이다
0601 분석 모델의 효율성 – Feature Selection
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07. 꼭대기는 평평하다는 최적화 원리
0701 손실 함수와 경사하강법
0702 확률적 경사하강법
0703 확률적 경사하강법-실습
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08. 인공지능의 본체 인공신경망
0801 퍼셉트론과 인공신경망
0802 퍼셉트론의 AND와 OR, NAND 연산
0803 XOR과 다층 퍼셉트론
0804 복잡한 문제 해결을 위한 활성화 함수
0805 인공신경망의 하이퍼 파라미터
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