[머신러닝+딥러닝 기초 강의] 8강. 특성 공학과 규제

본 강의는 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』개정판의 내용을 바탕으로 제작하였습니다.

👨‍🏫주요 강의 내용
Ch03. 회귀 알고리즘과 모델 규제
03-3 특성 공학과 규제

00:36 다중 회귀
03:40 판다스로 데이터 준비
07:19 다항 특성 만들기
13:22 LinearRegression
17:51 더 많은 특성 만들기
20:57 규제 전에 표준화
25:26 릿지 회귀
27:41 적절한 규제 강도 찾기
31:10 라쏘 회귀

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✅주요 내용
• 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기초 개념
• 코랩과 주피터 노트북 활용법
• 데이터 전처리 및 샘플링 기법
• 회귀 및 분류 알고리즘
• 인공 신경망과 심층 신경망
• 합성곱 신경망(CNN)과 이미지 분류
✦ NEW: 트랜스포머와 LLM 개념
✦ NEW: 허깅페이스와 오픈AI API를 활용한 최신 AI 모델 실습
+) 용어노트, 자주 하는 질문 코너, 동영상 강의, Q&A 커뮤니티, 오픈 채팅 제공

✅추천 독자
• 머신러닝과 딥러닝을 처음 배우는 입문자
• AI 실습을 통해 직접 모델을 구현해보고 싶은 분
• 최신 AI 기술을 익히고 싶은 분

🔗도서 자세히보기: https://hanb.link/1bRf
🔗저자님께 질문하기: https://groups.google.com/g/ml-dl-boo...

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