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

책 속의 글을 소개하는 이번 시간에는 캐글이란 무엇이고, 왜 해야 하는지, 주요 메뉴 구성과 개념을 소개한 ‘[캐글 안내서] 왜 캐글을 해야 할까?’에 이어 캐글에 가입하고 경진대회에 참여해 결과를 제출해 컨트리뷰터가 돼 보는 전 과정을 스크린샷과 함께 살펴봅니다. 속 이 두 글이면 캐글을 시작하는 데 충분할 안내가 될 것입니다. 두 글을 무료로 공개합니다. [캐글 안내서] 캐글, 이렇게 시작하세요 https://bit.ly/3ytYvSr [캐글 안내서] 캐글을 왜 해야 할까? https://bit.ly/3N056bv