Oh no! It looks like JavaScript is not enabled in your browser.
Reload
러닝패스
최현희
RCA의 개념과 Bayesian Networks, HMM
무료
핵심 콘텐츠만 선별했어요!
4
개 콘텐츠
이 러닝패스가 어떠신가요?
(
내 보관함
에서 다시 볼 수 있어요)
👍
도움돼요
1
🌱
쉬워요
0
🤷♂️
어려워요
0
👀
또 볼래요
0
😉
재미있어요
0
NOTE
1. RCA의 개념에 대하여 간략히 설명하고, RCA를 위하여 사용되는 알고리즘의 종류인 Bayesian Network, 이를 보완하는 HMM에 대하여 설명합니다.
Video
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.
Video
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.
Video
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.
Video
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
인사이트
를 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