코드없이 배우는 머신러닝 첫걸음: 상 | DAKER 학습

입문 · 약 30분

"인공지능: 상" 교재에서 간략히 배웠던 지도 학습 과 비지도 학습 을 이번에는 더 깊이 있게 탐구해볼 거예요. 지도 학습과 비지도 학습에도 다양한 학습 유형(예: 회귀, 분류, 군집화, 이상 탐지)이 존재하기 때문에, 각각의 특징과 활용 방법을 체계적으로 익힐 필요가 있습니다. 또한, AI 모델의 종류(예: 선형 기반 모델, 의사결정 나무, 군집화 알고리즘 등)에 대해 익숙해지는 것이 중요합니다. 이번 교재에서는 AI 모델의 학습 유형 (지도 학습, 비지도 학습)과 모델 종류 (선형 기반 모델, 의사결정 나무, 군집화 알고리즘 등)를 체계적으로 학습하며 기초를 다질 거예요.

커리큘럼

• 머신러닝 모델의 학습 유형 - 지도 학습
• QUIZ - 지도학습 이해하기
• 머신러닝 모델의 학습 유형 - 비지도 학습
• QUIZ - 비지도학습 이해하기
• 머신러닝 모델의 종류와 특징 - 선형 기반 모델
• QUIZ - 선형 회귀 모델 이해하기
• 머신러닝 모델의 종류와 특징 - 트리 기반 모델
• QUIZ - 트리 기반 모델 이해하기
• 머신러닝 모델의 종류와 특징 - 군집화 모델
• QUIZ - 군집화 이해하기