인공지능 서론 (Artificial intelligence introduction)
식품과학에서 인공지능 활용 이유 (Why AI in Food Science?)
AI 시작하기 (How to start with AI)
데이터 전처리 (Data preprocessing)
의사결정나무 (Decision tree)
랜덤포레스트 (Random forest)
K-최근접이웃 (K-nearest neighbor)
서포트 벡터 머신 (Support vector machine)
혼동행렬 (Confusion matrix)
ROC 곡선 (ROC curve)
정규화/표준화 (Normalization/standardization)
하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter optimization)
K-겹 교차검증 (K-fold cross validation)
차원축소 (Dimension reduction)
행렬-벡터(고유벡터, 고유값) (Matrix, vector (eigenvector, eigenvalue))
주성분 분석 (Principal component analysis)
선형 판별 분석 (Linear Discriminant analysis, LDA)
다양한 인공지능 분류 모델 한번에 실행하기 (Running multiple classification models at once)
계측정 군집 분석 (Hierarchical clustering analysis)
K-평균 군집화 (K-means clustering)
밀도기반 군집 분석 (DBSCAN)
부스팅 알고리즘 (Boosting algorithms)
에이다부스트 (AdaBoost)
그래디언트부스팅 (Gradient Boosting)
극한 경사 부스팅 (XGBoost)
라이트 그래디언트 부스팅 (Light Gradient Boosting)
자연어처리 (Bag of words)
문서단어 행렬 (Document-term matrix)
단어빈도-역문서 빈도 (TF-IDF)
코사인 유사도 (Cosine similarity)
워드투벡 (Word2Vec)
텍스터 전처리 (Text preprocessing)
한글 텍스트 전처리
워드클라우드 (Word Clouds)
코딩없이 GPTS 챗봇 만들기-식당메뉴번역기 (Creating GPTs chatbot-foreign menu translator)
코딩없이 GPTS 챗봇 만들기-해외관광명소가이드