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이 과정에서는 분류를 위한 머신러닝 기초를 학습합니다.
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VP, Data Science at DataRobot
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이 과정에서는 분류를 위한 머신러닝 기초를 학습합니다.
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이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.
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머신러닝 모델을 위한 특징 공학 원리를 배우고, R tidymodels 프레임워크로 구현하는 방법을 익히세요.
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This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
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tidyr와 purrr 패키지를 tidyverse에서 활용해 머신 러닝 모델을 생성, 탐색, 평가합니다.
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머신 러닝 과학자 in R
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