Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Machine Learning Models in Science’ 강의를 소개해 드리려고 합니다. 이 과정은 과학적 문제에 머신러닝 기법을 적용하고자 하는 모든 분들을 위한 강의입니다.
### 강의 개요
이 강의에서는 데이터 수집, 정제, 변환부터 기본 및 고급 머신러닝 알고리즘 실행까지 머신러닝의 전체 파이프라인을 배우게 됩니다.
– **데이터 전처리 기법**: PCA와 LDA와 같은 기법을 포함하여, 결측값 처리 및 이상치 제거 등을 배웁니다.
– **기본 AI 알고리즘**: Support Vector Machines(SVM) 및 K-평균 클러스터링과 같은 머신러닝의 핵심 알고리즘에 대해 깊이 탐구합니다.
– **고급 AI 기법**: 신경망 및 결정 트리와 같은 고급 알고리즘에 대해 학습하며, Tensorflow를 활용해 모델을 실험해 보겠습니다.
– **프로젝트**: 건강 데이터를 활용하여 당뇨병 예측 프로젝트를 진행하여, 다양한 회귀 분석 모델을 비교하며 실제로 적용해 봅니다.
### 강의 내용 요약
1. **AI 이전: 데이터 준비 및 전처리** – 결측값 처리, 이상치 제거, PCA 및 LDA 기법에 대한 소개.
2. **기초 AI 알고리즘: K-평균 및 SVM** – 감독 학습과 비감독 학습의 차이를 이해하고, K-평균 클러스터링 및 SVM의 이론과 구현 방법을 배웁니다.
3. **고급 AI: 신경망 및 결정 트리** – 랜덤 포레스트와 신경망의 기초를 배우고, Tensorflow 플레이그라운드를 통해 다양한 신경망을 탐구합니다.
4. **코스 프로젝트** – 건강 데이터를 기반으로 당뇨병 예측 모델을 개발하며, 실제 데이터로 회귀 모델의 성능을 비교합니다.
### 추천 이유
이 강의는 머신러닝의 기초부터 고급 개념까지 폭넓게 다루기 때문에, 초보자부터 중급자까지 모두에게 유용합니다. 또한, 실습 과정을 통해 이론을 학습하는 데 그치지 않고, 실제 문제를 해결하는 경험을 할 수 있어 더할 나위 없는 학습 기회를 제공합니다. 과학 데이터를 다루고 싶은 분들이라면 반드시 이 과정을 추천합니다!
이 강의를 통해 여러분의 데이터 과학과 머신러닝 역량을 한층 더 발전시켜 보세요!
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