머신러닝의 분류와 회귀 문제를 이해하고, 주요 알고리즘(의사결정나무, KNN, SVM 등)을 살펴봅니다.

머신러닝에서 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 기본 개념, 구현 방법, 활용 사례를 다룹니다.

데이터 탐색을 위한 도구와 기법, 시각화를 통한 데이터 패턴 이해에 대해 다룹니다.

머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 필수적인 데이터 전처리 기법에 대해 다룹니다. 결측값 처리, 이상치 탐지와 처리, 데이터 정규화와 표준화, 데이터 분할 방법을 자세히 설명합니다.

머신러닝에서 데이터의 중요성과 데이터셋의 종류 및 품질 관리 방법에 대해 다룹니다.

머신러닝의 주요 활용 분야인 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템에 대해 다룹니다. 각 분야의 정의, 활용 사례, 대표 알고리즘과 기술, 코드 예제를 통해 머신러닝의 실제 적용 사례를 살펴봅니다.

머신러닝의 주요 유형과 각 유형의 정의, 특징, 활용 사례 및 예제를 소개합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이점을 비교하고, 각 유형이 어떤 문제 해결에 적합한지 알아봅니다.

머신러닝의 정의, 필요성, 전통적인 프로그래밍과의 차이점, 그리고 작동 원리에 대해 설명합니다.

NumPy를 활용하여 데이터를 분석하는 몇 가지 실전 사례

배열 비교 연산, 마스킹을 활용한 데이터 필터링, 그리고 배열 복사와 메모리 관리