AI 요약관련 정보

본 강의는 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』개정판의 내용을 바탕으로 제작하였습니다. 👨‍🏫주요 강의 내용 Ch03. 회귀 알고리즘과 모델 규제 03-2 선형 회귀 00:43 시작하기 전에 01:24 k-최근접 이웃의 한계 04:05 선형 회귀(linear regression) 07:10 LinearRegression 클래스 09:57 학습한 직선 그리기 12:30 다항 회귀 14:30 모델을 다시 훈련 15:42 학습한 직선 그리기 ----- ✅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... #인공지능 #머신러닝 #딥러닝 #선형회귀 #모델파라미터 #다항회귀