의사결정나무에서 부스팅까지 변천사 살펴보기 - 박조은(오늘코드) I

AI학교 아이펠에서는 AI가 처음인 사람도, AI를 깊게 배우고 싶은 사람도 나에게 맞는 과정을 직접 선택할 수 있습니다.
👉코어/리서치 과정 : bit.ly/3TZyNzo
👉데이터 사이언티스트 과정 : bit.ly/3XYeF1w
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본 영상은 모두의연구소만의 지식 공유 세미나 #모두팝 영상입니다.
・ 연사: 박조은(오늘코드)
・ 오늘코드 유튜브 채널 운영자
・ Microsoft MVP (Python Developer Technologies)
・ 패스트캠퍼스 커널360 디렉터
・ 인프런 지식공유자
・ 네이버 커넥트 부스트코스 데이터사이언스 부분 교수자 및 코칭스터디 라이브코치
・ 모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬 저자
・ 서울대 빅데이터 혁신공유대학, 연세대, 한신대, 기상청, 통계청, 서울디지털재단 등 강의 및 콘텐츠 제작
・ 프로그램 세부
・ 정형데이터를 활용한 머신러닝에서 좋은 성능을 내는 부스팅 모델이 있기까지의 변천사
・ 주요 배깅과 부스팅 모델의 기능, 사용법과 특징 비교
・ 의사결정나무 (Decision Tree)
・ 랜덤 포레스트 (Random Forest), ExtraTree 등
・ 대상
・ 머신러닝 입문자 모두
・ 정형데이터를 활용한 머신러닝 모델을 만들고자 하는 모두
・ 머신러닝을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 모두
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