LITTLE BY LITTLE

https://youtu.be/UATzo3mX9fQ 데이터 연결하기 왼쪽에 시트 먼저 확인 메인으로 쓸 데이터 시트 먼저 드래그 드래그한 메인 데이터 시트 더블 클릭시 Join 할 수 있다. 나머지 드래그해서 join해주기 디폴트는 inner join인데, 그렇게 하게되면 겹치지 않는 컬럼의 데이터들은 다 탈락되는 현상 모든 데이터를 다 사용하고 싶은 시트 쪽으로 join을 해주면 된다. ex. Sales가 메인 시트, Curriculum을 조인하고자 할 때, 커리큘럼에 모든 정보가 잘 정리되어 있기 때문에 커리 큘럼의 모든 데이터를 다 쓰고자 하므로, sales curriculum 이런 순서로 되어있다면 Right Join으로 바꾸어준다 ex. Sales 시트에 Refund 시트를 추가하고자할 때, R..

제1과목 문제풀이(~21번) 2과목 정리

4. 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 더보기 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 ..

1과목 요약 2과목 문제풀이 시작 2과목 정리 시작

제 5부.컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 합성곱 신경망 소개 소규모 데이터셋에서 밑바닥부터 컨브넷 훈련하기 사전 훈련된 컨브넷 사용하기 컨브넷 학습 시각화 요약 더보기 제 6부. 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 텍스트 데이터 다루기 순환 신경망 이해하기 순환 신경망의 고급 사용법 컨브넷을 사용한 시퀀스 처리 요약 제 7부. 딥러닝을 위한 고급 도구 Sequential 모델을 넘어서 : 케라스의 함수형 API 케라스 콜백과 텐서보드를 사용한 딥러닝 모델 검사와 모니터링 모델의 성능을 최대화로 끌어올리기 요약 제 8부. 생성 모델을 위한 딥러닝 LSTM으로 텍스트 생성하기 딥드림 뉴럴 스타일 트랜스퍼 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성 적대적 생성 신경망 소개 요약 제 9부. 결론 핵심 개념 리뷰 딥러닝의 한계..

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4. 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 더보기 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 ..