화학 & 재료 공학
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- Supervised Learning의 특징 선택 및 엔지니어링을위한 실용적인 방법
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- 기능 공학 전략: 실용적 예로 모델 성능 향상
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- 균형과 다양성: 향상된 기계 학습 성능을위한 엔지니어링 원칙
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- 특징 공학 전략: 이론과 실제적인 자료 Manipulation를 균형을 잡기
- Vc 차원과 그것의 기술설계 Implications를 사용하여 모형 Complexity를 계산
- 신뢰할 수있는 기계 학습 파이프 라인 : 디자인 원칙 및 모범 사례
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- 기계 학습과 엔지니어링 문제 해결: 단계별 방법론 및 계산
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- Hyperparameters 최적화: 향상된 기계 학습 성능을위한 엔지니어링 계산
- 최적화된 검색 경로: 수학 기초 및 공학 응용
- 검색 알고리즘의 역할 Algorithm 성능: 엔지니어링 접근
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