마무리
Python으로 설계하는 Machine Learning 워크플로
Dr. Chris Anagnostopoulos
Honorary Associate Professor
마무리
지도 학습 파이프라인 복습:
특성 엔지니어링
모델 적합
모델 선택
과적합 위험
데이터 융합
노이즈 라벨과 휴리스틱
손실 함수
거짓 양성 vs 거짓 음성의 비용
마무리
비지도 학습:
이상 탐지
신규성 탐지
거리 척도
비정형 데이터
실제 활용 사례:
사이버보안
헬스케어
리테일 뱅킹
축하합니다!
Python으로 설계하는 Machine Learning 워크플로
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