이번 강좌를 통해 배울 수 있는 것들의 소개
- 머신러닝 기본 지식 습득을 통한 관련 용어의 이해
- 다양한 종류의 머신러닝 모델
- 머신러닝 모델 역사를 통해 왜 현재의 딥러닝 모델이 인기가 있는지
- 손실함수(loss function)를 이용한 모델 최적화
- 성능지표(performance metrics)를 활용한 모델 평가
- 머신러닝에서 발생하는 일반적인 문제들과 이를 어떻게 완화하는지
※ Introdiction into qwiklabs 및 Introduction to Pratical ML 내용은 생략
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