분류 문제에 대한 실용적인 머신러닝 방법의 기본 사항을 학습할 수 있습니다.
머신러닝 개념 및 교육과정에 대해 알아봅니다.
간단한 모델을 작성하여 분류 작업을 수행합니다.
여러 개의 파일에서 데이터를 가져옵니다.
원시 신호에서 특징을 계산합니다.
머신러닝 모델을 훈련시키고 훈련된 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.
다음 단계를 알아보고 본 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.
형식:자기 주도형
언어:한국어
데이터를 탐색하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
딥러닝 방법을 사용하여 영상 인식을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.
사용자 지정 시각화를 만들고 데이터 분석 작업을 자동화할 수 있습니다.
MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.