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기초 과정

기초 과정에서는 머신러닝의 기초와 핵심 개념을 다룹니다.

아래의 순서대로 진행하는 것이 좋습니다.

신규
머신러닝에 대한 간략한 소개
머신러닝의 중요한 기본사항을 살펴보는 실습 과정입니다.
신규
실제 문제를 머신러닝 솔루션에 매핑하는 데 도움이 되는 과정입니다.
ML 워크플로를 위한 데이터 준비 소개
머신러닝 모델 및 파이프라인을 테스트하고 디버깅하기 위한 전략입니다.
더 많은 ML 과정을 수강하여 지식과 기술을 향상하세요.