귀퉁이 서재

시리즈로 소개한 제 책 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》의 마지막 글을 공유합니다. 이번 글에서는 머신러닝 문제를 실제로 풀어가는 과정을 소개합니다. 탐색적 데이터 분석부터 베이스라인 모델 설계, 성능 개선까지 차근차근 설명합니다. 수많은 캐글 수상작을 리팩터링한 문제해결 프로세스를 이 글에서 경험해보시기 바랍니다. [캐글 안내서] 캐글러들은 머신러닝 딥러닝 문제를 어떻게 풀까? https://bit.ly/387QO9Q 캐글이란 무엇인지, 캐글을 어떻게 시작해야 하는지 궁금하다면 이전 글들 먼저 읽어주세요. [캐글 안내서] 캐글, 이렇게 시작하세요 https://bit.ly/3ytYvSr [캐글 안내서] 왜 캐글을 해야 할까? https://bit.ly/3N056bv

“데이터 과학자를 위한 놀이터.”라고도 불리는 캐글. 캐글은 데이터 과학, 머신러닝 경진대회를 주관하는 온라인 커뮤니티입니다. 어떤 이유에서 수많은 데이터 과학자들이 왜 캐글을 추천할까요? 캐글이란 무엇이고, 이를 통해 무엇을 얻을 수 있을까요? 취업에는 어떤 도움이 될까요? 의 단편 글에서 왜 캐글을 시작해야 하는지 그 의문에 답을 드립니다. '캐글이란 무엇이고, 인공지능과 데이터 과학의 위상이 날로 높아지는 오늘날 캐글이 왜 중요한지' 설명하는 챕터 전체를 무료로 공개합니다. 다음 링크에서 보실 수 있습니다. https://bit.ly/3N056bv