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인공지능 & 머신러닝 기초와 응용

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인공지능 & 머신러닝 기초와 응용 목록
번호	제목	글쓴이	조회	날짜
16	강화학습 (Reinforcement Learning): 보상을 통해 스스로 학습하는 AI	관리자	88	12-31
15	컴퓨터 비전(Computer Vision): AI, 사물을 보고 이해하다	관리자	85	12-31
14	자연어 처리(NLP) 기초: 텍스트 데이터를 AI가 이해하는 방법	관리자	88	12-31
13	트랜스포머 (Transformer): 자연어 처리(NLP) 분야의 게임 체인저	관리자	74	12-31
12	순환 신경망(RNN): 시퀀스 데이터 분석의 강자, 시계열 예측과 자연어 처리	관리자	66	12-31
11	합성곱 신경망(CNN): 이미지 인식 분야의 혁신을 이끌다	관리자	69	12-31
10	신경망의 작동 원리: 층(Layer), 활성화 함수(Activation Function) 이해하기	관리자	75	12-31
9	모델 평가 지표: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score 완벽 해설	관리자	82	12-31
8	과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting): 모델 성능 저하의 주범 잡기	관리자	92	12-31
7	회귀와 분류: 가장 기본적인 머신러닝 문제 해결 방법	관리자	79	12-31
6	피처 엔지니어링: 좋은 데이터를 만드는 기술과 노하우	관리자	90	12-31
5	데이터의 힘: 머신러닝 모델 성능을 결정하는 핵심 요소	관리자	75	12-31
4	딥러닝 입문: 인간 뇌를 모방한 인공신경망의 세계	관리자	83	12-31
3	지도학습, 비지도학습, 강화학습: ML 알고리즘의 세 가지 기둥	관리자	73	12-31
2	머신러닝(ML) 기초: 기계가 스스로 학습하는 원리 파헤치기	관리자	87	12-31