대용량데이터와많은변수가관련되어있는복잡한문제가있으십니까?머신러닝으로문제를효율적으로해결할수있다는사실을알고있지만,한번도사용해본적이없습니까?그렇다면정리되지않았거나누락이있거나다양한형식으로제시되는데이터를어떻게처리하고계십니까?이러한데이터에꼭맞는모델을어떻게선택하고계십니까?
너무어려운작업처럼들리십니까？낙담낙담마십시오。체계적인워크플로우가있다면순조롭게출발할수있습니다。
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- 섹션1:머신러닝소개
머신머신러닝의기본기본에대해학습학습지도（监督）및비지도（无人监督）학습，올바른알고리즘선택하기，실용적인예제가제공됩니다。 - 섹션2：머신러닝시작하기
00이섹션에서는데이터액세스액세스및，데이터전처리，특징특징，모델교육및개량방법다룹니다。 - 섹션3：비지도（无监督）학습학습
- 섹션4：지도（监督）학습적용
분류선택회귀알고리즘살펴보고，특징특징，특징특징，하이퍼파라미터파라미터튜닝과같은모델기법에대해대해
