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K-평균
6개 레벨
데이터를 군집으로 나누는 알고리즘이에요. 각 군집은 중심점(centroid)을 기준으로 형성돼요. 데이터 포인트는 가장 가까운 중심점에 할당돼요.
K-평균 스킬 여정을 시작하세요
6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨
전체 6

Lv 1. 기계학습과 클러스터링 개념을 설명할 수 있어요

  1. 1. 기계학습 개념
  2. 2. 지도 vs 비지도 학습
  3. 3. 클러스터링 개념
연습 문제
  1. 1.
    2차원 시각화를 통해 클러스터링 아이디어를 설명해요.
  2. 2.
    비지도학습 사례를 조사하여 발표해요.

Lv 2. k-평균 알고리즘의 작동 원리를 설명할 수 있어요

Lv 3. Python으로 k-평균을 직접 구현할 수 있어요

Lv 4. scikit-learn을 이용해 k-평균을 적용하고 평가할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 데이터 전처리와 파이프라인을 구성할 수 있어요

Lv 6. 다양한 기법 적용 및 운영 환경에 배포할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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내 경험을 체계적으로 정리하고, AI가 채용공고에 맞는 이력서와 자기소개서를 만들어드려요.

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