[서가명강 - 출간 전 강연] 머신러닝 완벽하게 이해하기｜서가명강 - 빅데이터로 성공하기 6강(서울대 산업공학과 조성준 교수)

[@서박사주본경영연구소]

쉽게 설명하시네요. 감사합니다.

[@메이밀크]

어제부터 정주행하고있습니다 집에앉아서 이런명강의를 들을수있는게 행복합니다^^

[@jonghyunkim8912]

좋은 강연 감사합니다 개념에 대한 충분한 설명으로 많은 도움이 되었습니다

[@별빛물빛]

오늘도 재밌는 빅데이터 강의네요. 감사합니다.

[@JihyeHwang-n4h]

개념을 잘 설명해주셔서 좋습니다.

[@kaylee2427]

빅데이터 강의를 이렇게 재미있게 들을 수있다니! 감사합니다

[@user-on4of1ny9x]

이해하기 너무 좋았어요

[@html5697]

이해하기 쉽게 강의를 진행해주셔서 감사합니다.

[@hjp6366]

점점 많은 개념들이 나와 어지럽지만, 익숙한 내용들로 예시를 들어주셔서 이해가 쉽습니다. 좋은 강의 감사합니다 😊

[@hyekim8966]

인사이트 파악 과정에서 인과관계로 인지해버리는 실수를 하지 않게 조심해야겠네요!

[@min_ah.kwon.]

머신러닝에 대해 쉽게 이해할수 있네요:)

[@유림-r4w]

유용하네요~ 좋은 강의 감사합니다!

[@램프는바빠]

유용하게 잘보고 있습니다. 감사합니다~

[@정은주-w7i]

컴퓨터 세계 좀 어렵지만 재미있어요

[@5895]

좋은 강의를 만나게 되어 감사드립니다.
지식창고에 쌓이도록 반복 시청해야겠어요
서가: 서울대 가지 않고의 의미네요
저는 서씨라서 서가입니다^^
고맙습니다~~

[@user-zv8uw3ej4m]

문서 분류를 숫자화해서 비슷한 것을 묶고 추천해주는 것이 참 유용하네요 같은 주제의 다른 관점의 글을 많이 읽을 수 있을 것 같아용

[@seirakia7602]

벡터 스페이스 모델.. 문서의 벡터화. 문자를 숫자로 바꾸었을때, 숫자를 문자로 바꾸어, 우리에게 전해주는 수많은 메세지들.. ㅋㅋ정말 속았다는 느낌이 들면서도 역시 대단하다는 생각밖에 들지 않네요. 강의 감사합니다!

[@SSogoodd]

데이터를 처리하는 다섯가지 방식에 대해 많은 예시와 함께 알려주셔서 재밌게 배웠어요! 특히 마지막 문서 분류를 숫자화 하는 게 가장 일상에 밀접하고 현재 많이 활용되고 있는 여러가지가 생각나서 와닿았어요. 말씀하신 기사추천부터 유튜브 알고리즘도 비슷한 방식 일까요? 자소서나 레포트 표절도 이런식으로 잡아내는 거겠죠? 좋은 강의 감사합니다

[@user-ii2qh7hk5u]

저도 자료를 보면서 듣고싶은데 교수님 얼굴만 나와서 아쉬워요

[@yeonjikim1878]

일반인의 분류와 머신러닝사이언스에서의 분류가 다르다는 개념을 처음 알았습니다. 아예 기준이 다르네요.

[@ianlee0922]

인사이트는 알고 있었지만, 포사이트를 조금 새로운 개념이자 빅데이터와 더 어울리네요. 빅데이터, 머신러닝, AI 등 Iot분야에서 지금보다 더욱 멋진 기술이 나올 것 같아 기대되지만, 한편으로는 악용에 우려도 많지않을까 생각해봅니다.

[@포잉-u1b]

텍스트를 어떻게 숫자로 바꿀까? 정말 궁금했는데 거대한 엑셀을 생각하면 되는군요😊잘 들었습니다

[@일단도전빠라람빰]

문서를 숫자로 분류하는게 신기하군요