マインドマップギャラリー 머신러닝 알고리즘 엔지니어
기계 학습의 기본 개념 및 분류 요약, 고전적인 기계 학습 모델, 딥 러닝 모델, 비즈니스 및 애플리케이션, 엔지니어링 역량, 수학적 기초 등을 포함한 기계 학습 알고리즘 엔지니어.
패턴 인식
기계 학습 알고리즘 엔지니어 스킬 트리
레이더 알고리즘 엔지니어 학습 로드맵
기계 학습을 위한 기본 회귀 알고리즘
신경망 모델의 일반적인 유형 및 응용
신경망 및 딥러닝 순환 신경망
신경망과 딥러닝 컨볼루셔널 신경망
신경망과 딥러닝의 기초
컴퓨터 데이터 마이닝 코스
앙상블 학습
머신러닝 알고리즘 엔지니어
특성공학(1장)
특징 이산화 및 정규화
기능 조합
기능 선택
단어 임베딩 표현
모델 평가(2장)
평가지표
A/B 테스트
과적합과 과소적합
초매개변수 선택
최적화 알고리즘(7장)
손실 함수
정규화
EM 알고리즘
경사하강법
확률적 경사하강법
역전파(9장, 3절)
그라데이션 검증
기세
아다그라드
아담
수학적 기초
확률 이론
일반적으로 사용되는 확률 분포
대수의 정리와 중심극한정리
가상 테스트
베이지안 이론
선형대수학
계산법
볼록 최적화
정보 이론
엔지니어링 역량
데이터 구조 및 알고리즘
트리 및 관련 알고리즘
그래프 및 관련 알고리즘
해시 테이블
매트릭스 운영 및 최적화
빅데이터 처리
지도Ruduce
불꽃
HiveQL
폭풍
머신러닝 플랫폼
텐서플로우
토치
테아노
병렬 컴퓨팅
데이터베이스 및 데이터 웨어하우스
시스템 서비스 아키텍처
사업과 응용
컴퓨터 시각 인식
자연어 처리
권장 시스템
계산된 광고
스마트 게임
딥러닝 모델
순방향 신경망(9장)
다층 퍼셉트론
컨벌루션 신경망
깊은 잔차 네트워크
자기 조직화 맵 신경망(5장, 3절)
제한된 볼츠만 기계
순환 신경망(10장)
순환 신경망
장단기 기억 모델
주의 메커니즘
Seq2Seq
딥러닝 최적화 기술
배치 정규화
탈락
활성화 기능
시그모이드
소프트맥스
탄
ReLU
강화 학습(11장)
생성적 적대 신경망(13장)
클래식 머신러닝 모델
지도 학습 모델
고전 알고리즘(3장)
서포트 벡터 머신
로지스틱 회귀
결정 트리
확률적 그래픽 모델(6장)
나이브 베이즈
최대 엔트로피 모델
은닉 마르코프 모델
조건부 무작위 필드
비지도 학습(5장)
계층적 클러스터링
K-평균 클러스터링
가우스 혼합 모델
주제 모델(6장, 5절)
앙상블 학습(12장)
배깅
부스팅
랜덤 포레스트
GBDT
차원 축소 알고리즘(4장)
샘플링(8장)
머신러닝의 기본 개념과 분류
기본 사상
가설 공간
훈련/테스트 데이터
표시
데이터로 정렬
분류
반품
서열 주석
감독에 의한 분류
지도 학습
비지도 학습
강화 학습
모델별로 분류
생성 모델
판별 모델