데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글

CHAPTER 1 경진 대회
1.1 경진 대회란?
1.2 경진 대회 플랫폼
1.3 경진 대회 참가부터 종료까지
1.4 경진 대회의 참가 의미
1.5 상위권 진입의 중요 팁

CHAPTER 2 경진 대회의 평가지표
2.1 경진 대회의 종류
2.2 경진 대회의 데이터셋
2.3 평가지표
2.4 평가지표와 목적함수
2.5 평가지표의 최적화
2.6 평가지표 최적화 사례
2.7 데이터 정보 누출

CHAPTER 3 특징 생성
3.1 이 장의 구성
3.2 모델과 특징
3.3 결측값 처리
3.4 수치형 변수 변환
3.5 범주형 변수 변환
3.6 날짜 및 시간변수 변환
3.7 변수의 조합
3.8 다른 정형 데이터와의 결합
3.9 집약하여 통계량 구하기
3.10 시계열 데이터 처리
3.11 차원축소와 비지도 학습의 특징
3.12 기타 기법
3.13 경진 대회의 특징 사례

CHAPTER 4 모델 구축
4.1 모델의 기본 이해
4.2 경진 대회에서 사용하는 모델
4.3 GBDT
4.4 신경망
4.5 선형 모델
4.6 기타 모델
4.7 모델의 기타 팁과 테크닉

CHAPTER 5 모델 평가
5.1 모델 평가란?
5.2 검증 방법
5.3 시계열 데이터의 검증 방법
5.4 검증 포인트와 기술

CHAPTER 6 모델 튜닝
6.1 매개변수 튜닝
6.2 특징 선택과 중요도
6.3 편중된 클래스 분포의 대응

CHAPTER 7 앙상블 기법
7.1 앙상블이란?
7.2 간단한 앙상블 기법
7.3 스태킹
7.4 앙상블 대상 모델의 선택 기준
7.5 경진 대회의 앙상블 사례