1 - 1.인공신경망과 딥러닝
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1 - 2. 분류(Classification) 기법 활용하기(1)
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1-2-1. AI는 체격을 보고 초·중·고등학생을 구분할 수 있을까? 데이터 살펴보기 데이터 - 서울시 교육청에서 공개한 학생 건강 검사 데이터 피쳐 - 커다란 데이터에서 우리가 유심하게 살펴보라고
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1 - 2. 분류(Classification) 기법 활용하기(2)
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1-2-2. AI는 꽃을 구분할 수 있을까?
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1 - 3. 회귀(Regression) 기법 활용하기(1)
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1-3-1. 분류와 회귀의 차이는 무엇일까? ●이산적 변량과 연속적 변량 이산 - 서로 떨어져 있는 값 이산적 변량 - 수량이 이산적으로 변하는 경우 연속적 변량 - 수량이 연속적으로 변하는 경우 ●
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1 - 3. 회귀(Regression) 기법 활용하기(2)
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1-3-2. AI는 체격만 보고 체중을 추론할 수 있을까? ●데이터 살펴보기 국방부에서 공개한 병무청 신체검사 데이터 총 167,938명의 장병의 신체 치수를 측정하여 기록한 자료 가슴 둘레, 소매 길이,
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1 - 4. FNN 활용하기(1)
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1-4-1. [의료 AI] 유전자 분석을 통한 암 진단 ●데이터 살펴보기 4개의 csv 파일 - 실제 암 환자로부터 채취된 조직을 갈아서 유전자를 분석한 데이터 BRCA - 유방암, COAD - 대장암, LUAD - 폐암, THCA - 갑
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1 - 4. FNN 활용하기(2)
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1-4-1. [의료 AI] BMI(비만도) 분성을 위한 키, 체중 추론 ●데이터 살펴보기 앞서 활용한 육군 장병 신체검사 데이터가 수록된 csv 파일 가슴 둘레, 소매 길이, 허리 둘레, 샅높이, 머리 둘레, 발 길이
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