MLDL머신러닝 기초와 모델 평가부터 추천시스템, PyTorch, 이미지·음성 처리, 모델 서비스 환경까지 16개 학습 항목을 정리했습니다. 아래에서 항목을 선택하면 상세 내용을 볼 수 있습니다. 하위 페이지 01. 머신러닝 기초와 모델 평가 →02. 데이터 전처리 →03. 분류 · 배깅과 부스팅 →04. 회귀 · Ridge · Lasso →05. 군집 · 클러스터링 →06. 콘텐츠 · 협업 추천시스템 →07. SVD 기반 추천시스템 →08. PyTorch · 텐서 기초 →09. 신경망 회귀와 학습 루프 →10. CNN · LeNet · MNIST →11. VGG16 · 전이학습 →12. ResNet34 · 사용자 이미지 분류 →13. 사용자 정의 Dataset · DataLoader →14. DINOv3 · 고정 특징 추출기 →15. 음성 · 멜 스펙트로그램 →16. Docker · 모델 서비스 환경 →