Artificial Intelligence 13
- Perceptron Model
- Factorization Machines (FM) 설명 및 Python 구현
- Number of Latent Factors 최적의 잠재요인 수 (K) 찾기
- Test Set and Train Set
- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- 기계학습 기초 (자연어처리 BERT)
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
- 상관계수, 코사인 유사도, 자카드 계수
- RMSE (Root Mean Square Error) 설명 및 예제
- 서포트 벡터 머신(SVM)
- 기계학습 기초 (클러스터링)
- Overview of Recommendation System
- 인공지능 (Artificial Intelligence) 학습 로드맵