Oh no! It looks like JavaScript is not enabled in your browser.

러닝패스

RCA의 개념과 Bayesian Networks, HMM

무료

핵심 콘텐츠만 선별했어요!

4개 콘텐츠

이 러닝패스가 어떠신가요?

(내 보관함에서 다시 볼 수 있어요)

재미있어요

NOTE

1. RCA의 개념에 대하여 간략히 설명하고, RCA를 위하여 사용되는 알고리즘의 종류인 Bayesian Network, 이를 보완하는 HMM에 대하여 설명합니다.

1 RCA definition

출처: https://youtu.be/E1MbjSAn_iM

최현희 님의 학습노트

NOTE

2. RCA의 정의, 일반적인 내용에 대한 설명입니다. 일러스트 형식으로 되어 있어 이해가 아주 쉽습니다.

ABC of Root Cause Analysis

출처: https://youtu.be/rgBeC2j99LA

최현희 님의 학습노트

NOTE

3. Bayesian networks에 대한 요약 설명이며, 여기서 충족되지 않는 성격들을 설명합니다.

Bayesian networks and causality by Richard Neapolitan

출처: https://youtu.be/EOLH6nv9PDk

최현희 님의 학습노트

NOTE

4. Bayesian Networks와 HMM의 보완적인 개념에 대하여 확인할 수 있습니다.

Bayes Networks, Hidden Markov Models and How I Wake Up | Learning Intelligence 10

출처: https://youtu.be/f9pztqE2QGM

최현희 님의 학습노트

러닝패스 학습 완료

다시 보지않기

👋 다양한 인사이트를 읽어보고 계신가요?

나만의 학습 기록을 남기고, 관리하고 싶다면!

다양한 전문가의 멤버십 전용 콘텐츠를 보고 싶다면!

나의 학습 내용을 공유하고, 수익을 올리고 싶다면!

3초 회원가입/로그인으로, 런핏의 커뮤니티에 여러분도 함께하세요.

3초 만에 가입하기