Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning
최근에 Coursera에서 제공하는 ‘Data for Machine Learning’ 과정을 수강하게 되었습니다. 이 과정은 기계 학습 모델의 성공에 있어 데이터가 얼마나 중요한지를 깊이 있게 다루고 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 이 과정을 리뷰하고, 왜 추천하는지에 대해 이야기해보려 합니다.
과정 개요
이 과정은 데이터의 중요성을 이해하고, 학습, 훈련, 운영 단계에서 데이터의 핵심 요소를 이해하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 과정을 수료하면 다음과 같은 기술을 익힐 수 있습니다:
- 데이터의 중요성에 대한 이해
- 데이터의 편향과 출처 이해하기
- 모델의 일반성을 향상시키는 기술 구현하기
- 과적합의 결과 설명하고 완화 조치 식별하기
- 적절한 테스트 및 검증 조치 구현하기
주요 학습 내용
코스의 첫 번째 주에서는 ‘좋은 데이터’가 어떤 모습인지 살펴보았습니다. 기계 학습의 성공에 있어 데이터는 필수적이지만, 실제로 좋은 데이터는 어떤 형태여야 하는지에 대한 논의가 이어졌습니다. 이를 위해 데이터 문제와 필요한 사항들이 어떻게 수렴해야 하는지에 대한 전반적인 관점이 제시되었습니다.
두 번째 주에서는 데이터 준비의 전반적인 과정을 설명하고, 데이터 소스를 결합하는 방법을 배우게 되었습니다. 데이터 준비 단계는 그 자체로 중요한 과정임을 깨닫게 되었습니다.
세 번째 주는 ‘특성 엔지니어링’에 대한 내용이었으며, 어떻게 일반 데이터를 특정 기계 학습 프로젝트에 맞게 변환할 수 있는지에 대해 토론했습니다. 데이터가 문제에 따라 다르기 때문에, 이 과정의 학습은 매우 유익했습니다.
마지막으로, ‘나쁜 데이터’에 대한 주제를 통해 데이터 식별과 처리의 다양한 함정을 피하는 방법에 대해 배웠습니다. 데이터가 어떻게 잘못될 수 있는지에 대한 통찰력이 유용했습니다.
추천 이유
이 과정은 기계 학습에 대한 이해를 깊게 해줄 뿐만 아니라, 실제 프로젝트에서 사용할 수 있는 실용적인 기술을 제공합니다. 데이터에 대한 깊은 이해도를 갖추고 싶은 분이라면 이 과정을 적극 추천합니다. 새로운 인사이트를 제공하고, 데이터의 힘을 느낄 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning