Python 기계 학습 가이드: 기초부터 마스터 레벨까지 AI 꿈이 여기서 시작됩니다.

1장: Python 기본

머신 러닝을 시작하기 전에 python 기본 지식을 숙달해야 합니다. 이 장에서는 Python의 기본 구문, 데이터 유형, 제어 구조 및 기능을 다룹니다. 이미 Python에 익숙하다면 이 장을 건너뛰어도 됩니다.

2장: 기계 학습의 기초

이 장에서는 기계학습의 정의, 분류, 평가 방법 등 기계학습의 기본 지식을 소개합니다. 기계 학습이 무엇을 할 수 있는지, 그리고 올바른 기계 학습 알고리즘을 선택하는 방법을 배우게 됩니다.

3장: 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘

이 장에서는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등 일반적으로 사용되는 몇 가지 기계 학습 알고리즘을 소개합니다. 각 알고리즘의 원리와 특징을 학습하고, 이러한 알고리즘을 활용하여 실제적인 문제를 해결하는 방법을 학습합니다.

4장: 딥 러닝

이 장에서는 신경망의 구조와 원리, 일반적으로 사용되는 활성화 함수, 손실 함수 및 최적화 알고리즘 등을 포함하여 딥 러닝의 기본 지식을 소개합니다. 딥러닝이 무엇을 할 수 있는지, 그리고 딥러닝을 사용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.

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