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# classification 시작하기
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## 지역 토픽: 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜
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아시아와 인도의, 전통 음식은 다양하고, 매우 맛있습니다! 재료를 이해하기 위해서 지역 요리에 대한 데이터를 찾아봅니다.
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> Photo by <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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## 무엇을 배우나요
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이 섹션에서, 데이터를 배우며 도음이 될 다른 classifiers을 배우기 위해서 이 커리큘럼 첫 파트에서 배운 regression의 모든 내용을 바탕으로 진행합니다.
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> There are useful low-code tools that can help you learn about working with classification models. Try [Azure ML for this task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
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## 강의
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1. [classification 소개하기](../1-Introduction/translations/README.ko.md)
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2. [더 많은 classifiers](../2-Classifiers-1/translations/README.ko.md)
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3. [또 다른 classifiers](../3-Classifiers-2/translations/README.ko.md)
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4. [응용: web app 만들기](../4-Applied/translations/README.ko.md)
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## 크레딧
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"Getting started with classification" was written with ♥️ by [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) and [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper).
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맛있는 요리 데이터셋은 [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines)에서 가져왔습니다.
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