[End]Robotics Lectures in UoS/Data Modelling and Machine Intelligence6 week 5 - Developing effective ML pipelines 금요일날있을 리포트에 필요한 중요한 개념들 정리!! 2022. 11. 8. [4week] Decision Trees and Random Forest Classifier 4주차꺼도 이어서 ㅎㅎ 2022. 10. 27. [3week] Ethics, dealing with data issues and model challenge 3주차를 이제 정리해본닷. 한번 빡세게하고 정리하니까 머리에 쏙쏙. 2022. 10. 27. [DM] 머신 러닝에 흥미를 붙여! 화요일에 퀴즈시험이있어 4주차까지 복습을 하고있는데 슬라이드만 보니까 흥미도 안느껴지고하니 비주얼 학습자인 내가 선택한 방법은 유튜브... 역시 한글로 설명해주니까 이리 와닿을 수가!... 이런 고퀄의 강의를 무료로 제작하고 볼수있게해준는 기술에 감사한다.:) 이분야에 대해서는 유튜브로 잘 본적이없는데 학교에서 배운 단어들이 하나둘씩 들리니까 점점 내가 생각해왔던 머신러닝의 실체를 알것같은 느낌. 위에 적어논 정리장들이 이 모듈의 큰그림이니 명심하고 세부 내용들을 학습하도록하자. 데이터스테이션 감사합니당:) 2022. 10. 23. DM) Lecture 2: Regression 머신러닝은 마치 멀리서 봤을때는 매우 신비하고 재미있는 녀석이지만 속을 파보면 꽈져있고 통계학이라고 해도 무방한 느낌. Week3 에 접어들었는데 week2부터 좀 정리를 해놔야 따라갈듯! 나무를 일단 그리자. Objectives: [1]Regression algorithms for value prediction [2]General techniques on how they work and how to tune their parameters [3]normal Equation and gradient Decent algorithm [4] Regularisation => 즉 ' 저 파란색 데이터들을 가지고 경향성을 파악하고 이를 바탕으로 어떻게 최적의 모델(type) 을 골라서 저기 없는 데이터들을 예측(pre.. 2022. 10. 14. week1- 흥미진진한 머신러닝 기초시작 드디어 흥미있는 분야가 등장. 머신러닝 기초를 차근차근 다져보자 :) 굉장히 재미있는 교수님인데 첫주라 아주 많은 예제를 가져다주며 인트로덕션을 하셨다. 앞으로 orange 라는 툴을 사용하여 수업을 할 것 같은데 미리미리 익혀야할것들 체크 하면서 따라가보자. -week1 Introduction to Data Modelling and Machine Intelligence 2022. 10. 4. 이전 1 다음
