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https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=21 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 이전 ML 카테고리의 포스팅에 이어 머신러닝 강의를 들으면서 내용을 정리하고 있습니다. 현재 무료로 강의를 보실 수 있으니 궁금하신 부분은 강의를 수강하시면 좋을 것 같습니다. 아! 그리고 실습은 제가 머신러닝 이론에 대해서 학부과정에 배웠던 내용을 리마인드 하고자 강의를 듣고 있는 것이라 실습 관련된 포스팅은 진행하지 않습니다. 실습을 원하시는 분들은 강의를 듣고 직접 따라서 해보시는 것을 추천드립니다! Linear Regression 차수를 높인 다항회귀 역시 선형 회귀로 봅..

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https://mz-moonzoo.tistory.com/5 [ML]AutoML 소개 및 실습(feat.pycaret, H2O, TPOT, LightAUTOML)(1) 1. INTRO AutoML(Automated Machine Learning)은 자동화된 Machine Learning(자동화된 ML 또는 AutoML이라고도 함)은 시간 소모적이고 반복적인 기계 학습 모델 개발 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 데이터 과학 mz-moonzoo.tistory.com 1장에 이어서 작성해보도록 하겠습니다. 실습 깃허브 코드 https://github.com/moonjoo98/DACON/tree/main/%EC%9C%A0%EC%A0%84%EC%B2%B4%20%EC%A0%95%EB%B3%B4%20%ED%92%88..

1. INTRO AutoML(Automated Machine Learning)은 자동화된 Machine Learning(자동화된 ML 또는 AutoML이라고도 함)은 시간 소모적이고 반복적인 기계 학습 모델 개발 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 데이터 과학자, 분석가 및 개발자는 모델 품질을 유지하면서 확장성, 효율성 및 생산성이 높은 ML 모델을 빌드할 수 있습니다. AutoML은 머신러닝을 위한 고급 모델 구축을 자동화할 수 있기 때문에 데이터 과학 전문 지식과 프로그래밍 스킬이 필요한 공정을 기계가 알아서 처리해서 누구나 쉽게 머신러닝을 활용할 수 있도록 도와줍니다. 연구자들은 "AutoML과 같은 기술들이 결국 모델 최적화 과정을 훨씬 더 효율적으로 발전시킬 것" 라고 말했습니다. 요즘 Daco..