Repository for submitting Machine Learning with Basic Track Assignments.
- Official Github : https://github.com/rickiepark/handson-ml2
| Date | To Do List | Details |
|---|---|---|
| 03/08 ~ 03/14 | 책 1강 | 한눈에 보는 머신러닝 |
| 03/15 ~ 03/21 | 책 2강 | 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 |
| 03/22 ~ 03/28 | 책 3강 | 분류 |
| 03/29 ~ 04/04 | 책 4강 | 모델 훈련 |
| 04/05 ~ 04/11 | 책 5강 | 서보트 벡터 머신 |
| 04/26 ~ 05/02 | 책 6강 | 결정 트리 |
| 05/03 ~ 05/09 | 책 7강 | 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 |
| 05/10 ~ 05/16 | 책 8강 | 차원 축소 |
| 05/17 ~ 05/23 | 책 9강 | 비지도 학습 |
| 05/24 ~ 05/30 | Kaggle | 2주간의 Kaggle 개인 프로젝트 수행 |
| 05/30 ~ 06/06 | Kaggle | 11주차에 이어 개인 프로젝트 수행 |
| 09/13 ~ 09/19 | 책 10강 | 케라스를 사용한 인공 신경망 소개 |
| 09/20 ~ 09/26 | 책 11강 | 심층 신경망 훈련하기 |
| 09/27 ~ 10/03 | 책 12강 | 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 |
| 10/04 ~ 10/10 | 책 13강 | 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기 |
| 11/01 ~ 11/07 | 책 14강 | 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터비전 |
| 11/08 ~ 11/14 | 책 15강 | RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기 |
| 11/15 ~ 11/21 | 책 16강 | RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리 |
| 11/22 ~ 11/28 | 책 17강 | 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습 |
| 11/29 ~ 12/05 | 책 18강 | 강화 학습 |