머신러닝 모델의 학습 구조와 지도·비지도 학습의 기본을 익힙니다.
회귀, 분류, 클러스터링 등 대표 알고리즘의 동작 원리를 학습합니다.
머신러닝 문제 정의부터 모델 학습과 평가까지 프로젝트 흐름을 익힙니다.
