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  • 기계 학습 기술을 사용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.

  • 선형 회귀, 로지스틱 회귀, KNN 등과 같은 기계 학습 모델

  • 의사 결정 트리, XGBoost, Random Forest, SVM 등과 같은 고급 기계 학습 모델

  • 통계의 기초와 기계 학습의 개념에 대한 이해

  • 기본 통계 작업을 수행하고 Python에서 ML 모델을 실행하는 방법

  • 머신 러닝 문제에 대한 데이터 수집 및 데이터 전처리에 대한 심층 지식

  • 비즈니스 문제를 기계 학습 문제로 변환하는 방법

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