코로나보드의 프론트엔드와 백엔드의 전체적인 아키텍처를 파악하고, 이러한 아키텍처로 설계된 이유를 알아봅니다.
Read More[마감] 《텐초의 파이토치 딥러닝 특강》 베타리더를 모집합니다
《텐초의 파이토치 딥러닝 특강》(가제)를 가장 먼저 만나고, 좋은 책이 완성될 수 있도록 의견을 주실 여러분의 참여를 기다립니다.
Read More[캐글 안내서] ❸캐글러들은 머신러닝 딥러닝 문제를 어떻게 풀까?
캐글의 여러 플레이그라운드 대회 중 자전거 대회 수요 예측 문제를 통해 머신러닝 딥러닝 문제해결 전략을 알아봅니다. 탐색적 데이터 분석으로 데이터를 분석하고 해결 전략을 수립하고, 성능을 개선하는 과정을 살펴봅니다.
Read More[캐글 안내서] ❷ 캐글, 이렇게 시작하세요
데이터 과학자를 위한 놀이터라고 불리는 캐글의 사용 설명서입니다. 캐글 가입부터 각 메뉴와 기능뿐 아니라 경진대회를 찾고 모델을 제출하고 평가받는 전 과정을 누구나 따라할 수 있게 쉽게 설명합니다.
Read More[캐글 안내서] ❶ 왜 캐글을 해야 할까?
“데이터 과학자를 위한 놀이터.”라고도 불리는 캐글. 캐글은 익히 알려져있듯 데이터 과학, 머신러닝 경진대회를 주관하는 온라인 커뮤니티입니다. 어떤 이유에서 수많은 데이터 과학자들이 왜 캐글을 추천할까? 캐글이란 무엇이고, 이를 통해 무엇을 얻을 수 있고, 취업에 어떤 도움이 될까요? 왜 캐글을 시작해야 하는지 그 이유를 소개합니다.
Read More[마감] 《데싸노트의 머신러닝 TOP 10 알고리즘》 베타리더를 모집합니다
《데싸노트의 머신러닝 TOP 10 알고리즘》(가제)를 가장 먼저 만나고, 좋은 책이 완성될 수 있도록 의견을 주실 여러분의 참여를 기다립니다.
Read More[마감] 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》 베타리더를 모집합니다
《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》(가제)는 입문하기에 적합한 대회를 선정하여, 우수한 노트북을 분석/리팩터링하여 상세히 설명합니다. 대회마다 문제 이해, 탐색적 데이터 분석, 베이스라인 모델링, 성능 향상 기법을 다루며, 필요한 기본 이론도 정리해줍니다. 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》(가제)를 가장 먼저 만나고, 좋은 책이 완성될 수 있도록 의견을 주실 여러분의 참여를 기다립니다.
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