#047 해석 가능한 기계 학습 - Christoph Molnar

AI & ML Book Review Series - Interpretable Machine Learning by Christoph MolnarПодробнее

120 Christoph Molnar, Author of Interpretable Machine LearningПодробнее

Cracking the Code: Machine Learning Made Understandable - Christoph MolnarПодробнее

[생방송] 경제지표: 비농업 취업자수, 실업률, 제조업 PMI, 기대인플레이션 ｜미국, 상호관세 8/7 발효 ｜비만치료제, 보험 적용? ｜ - 오선의 미국 증시 라이브Подробнее

[시대의지식ON] AI 시대, 번역가는 정말 사라질까?🤯 | 동국대학교 마승혜 교수Подробнее

이 영상 하나면 '인공지능', '머신러닝', '딥러닝' 이해가 됩니다ㅣ서울대 AI박사 6분 개념정리Подробнее

딥러닝 쉽게 시작하는 방법 | 조코딩의 팟캐스트 - 남세동편 #shortsПодробнее

머신러닝의 해석가능성 Interpretability in Machine Learning (7)Подробнее

[DS Interface] Neural Additive Models: Interpretable Machine Learning with Neural NetsПодробнее

AI 아는 척 하고 싶은 사람 모여! 인공지능·기계학습 총정리해 드립니다 (새대가리도 이해함) [포스텍 비밀연구소🦸🏼‍♂ ep.4 인공지능과 기계학습]Подробнее

SageMaker로 No/Low 코드 기계학습 해 보기 - 맹욱재 프로토타이핑 엔지니어, AWS :: AWS Summit Seoul 2023Подробнее

기계학습: 로지스틱회귀모형 - part1 (교차엔트로피, MLE, 정보이론 등)Подробнее

Interpretable Machine Learning: A Guide For Making Black Box Models ExplainableПодробнее

현 시각 개발자들 현황 feat.AI #shortsПодробнее

머신러닝의 해석가능성 Interpretability in Machine Learning (6)Подробнее

인공지능 필수 조건 '기계학습' 이란?Подробнее

머신러닝의 해석가능성 Interpretability in Machine Learning (2)Подробнее

[머신러닝] 쉽게 이해하는 머신러닝 프로세스 (Machine learning Process)Подробнее

[비비톡톡] AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이점 #shortsПодробнее