기초 과정

기초 과정에서는 머신러닝의 기초와 핵심 개념을 다룹니다.

아래의 순서대로 진행하는 것이 좋습니다.

신규

머신러닝 소개

머신러닝에 대한 간략한 소개

머신러닝 단기집중과정

머신러닝의 중요한 기본사항을 살펴보는 실습 과정입니다.
신규

문제 프레이밍

실제 문제를 머신러닝 솔루션에 매핑하는 데 도움이 되는 과정입니다.

데이터 준비 및 특성 추출

ML 워크플로를 위한 데이터 준비 소개

테스트 및 디버깅

머신러닝 모델 및 파이프라인을 테스트하고 디버깅하기 위한 전략입니다.

고급 과정 살펴보기

더 많은 ML 과정을 수강하여 지식과 기술을 향상하세요.