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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
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"source_file": "4-Classification/README.md",
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# 분류 시작하기
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## 지역 주제: 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜
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아시아와 인도에서는 음식 전통이 매우 다양하고 정말 맛있습니다! 지역 요리에 대한 데이터를 살펴보며 그 재료를 이해해 봅시다.
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> 사진 제공: <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Lisheng Chang</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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## 학습 내용
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이 섹션에서는 이전에 공부했던 회귀 분석을 기반으로 다른 분류기를 배우고, 데이터를 더 잘 이해하기 위해 사용할 수 있는 방법을 익히게 됩니다.
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> 분류 모델 작업을 배우는 데 도움이 되는 유용한 로우코드 도구가 있습니다. [Azure ML을 사용해 이 작업을 시도해 보세요](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
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## 강의 목록
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1. [분류 소개](1-Introduction/README.md)
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2. [더 많은 분류기](2-Classifiers-1/README.md)
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3. [또 다른 분류기](3-Classifiers-2/README.md)
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4. [응용 머신러닝: 웹 앱 만들기](4-Applied/README.md)
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## 저작권
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"분류 시작하기"는 [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassiebreviu)와 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)가 ♥️를 담아 작성했습니다.
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맛있는 요리 데이터셋은 [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines)에서 제공되었습니다.
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생할 수 있는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. |