[머신러닝 배우기] 9. 군집화, k-중심 군집화, 계층적 군집화, 밀도기반 군집화
군집화
[AZURE ML] AZURE ML로 구현하는 추천 알고리즘
큐레이션을 어떻게 할것이며, 어떻게 개인화 할 것인가.
[머신러닝 배우기] 부록 - 문제 유형에 따른 풀이 기법
문제 유형에 따른 풀이 기법
[머신러닝 배우기] 8.데이터 - 데이터 표준화와 문제유형
데이터 표준화
[머신러닝 배우기] 7.데이터 - 데이터형, 양, 품질
데이터
[머신러닝 배우기] 6.머신러닝의 주요 개념 - 모델평가
모델평가
[머신러닝 배우기] 5.머신러닝의 주요 개념 - 최적화
최적화
[머신러닝 배우기] 4.머신러닝의 주요 개념 - 손실함수
손실함수
[머신러닝 배우기] 3.머신러닝의 주요 개념 - 모델
머신러닝의 주요 개념
[머신러닝 배우기] 2.머신러닝의 분류
머신러닝의 분류
[머신러닝 배우기] 1.머신러닝 기초지식
개인적으로 급격하게 머신러닝에 대한 관심이 커져서 한동안 머신러닝에 빠져있었다. 공부를 하며 정리한 내용들을 공유하려한다.
