Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra

머신러닝과 데이터 과학을 위한 선형대수 강좌 리뷰

안녕하세요! 오늘은 코세라(Coursera)에서 제공하는 ‘머신러닝과 데이터 과학을 위한 선형대수’ 강좌를 소개하려고 합니다. 이 강좌는 머신러닝과 데이터 과학을 공부하는 데 필수적인 선형대수의 기초를 탄탄히 다질 수 있도록 도와줍니다.

강좌 개요

이 강좌를 수강한 후에는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 데이터를 벡터와 행렬로 표현하고, 고유성, 랭크, 선형 독립성 개념을 활용하여 그 특성을 식별할 수 있습니다.
• 내적, 역행렬, 행렬식과 같은 일반적인 벡터 및 행렬 대수 연산을 적용할 수 있습니다.
• 특정 행렬 연산을 선형 변환으로 나타낼 수 있습니다.
• 고유값과 고유벡터 개념을 머신러닝 문제에 적용할 수 있습니다.

주차별 강좌 내용

1주차: 선형 방정식 시스템

행렬은 머신러닝과 데이터 과학에서 데이터를 표현하고 변환하는 데 자주 사용됩니다. 이 주에서는 행렬이 선형 방정식 시스템에서 어떻게 자연스럽게 발생하는지를 배우게 되며, 특정 행렬의 특성은 시스템의 방정식 작업으로 사고할 수 있음을 알게 됩니다.

2주차: 선형 방정식 시스템 풀이

이번 주에는 제거법과 행 사다리꼴 형태를 사용해 선형 방정식 시스템을 푸는 방법을 학습합니다. 또한 행렬의 중요한 특성인 랭크에 대해서도 배우게 됩니다. 행렬의 랭크 개념은 컴퓨터 비전에서 이미지 압축에 유용합니다.

3주차: 벡터와 선형 변환

데이터의 개별 인스턴스(관측값)는 머신러닝에서 일반적으로 벡터로 표현됩니다. 이 주에서는 벡터의 특성과 연산에 대해 배우고, 선형 변환, 행렬의 역행렬 및 행렬 곱셈의 중요한 작업을 다룹니다. 마지막으로, 지금까지 배운 행렬과 벡터의 특성을 신경망에 적용하는 방법을 확인합니다.

4주차: 행렬식과 고유벡터

이번 주에는 행렬식에 대해 좀 더 깊이 있게 살펴보며, 행렬식이 기하학적으로 어떤 의미를 갖는지를 배우게 됩니다. 또한 행렬 곱의 행렬식과 역행렬의 계산 방법에 대해 알아보고, 고유값과 고유벡터에 대해 알아봅니다. 고유벡터는 머신러닝의 차원 축소에 사용되며, 고유기저 개념에서 고유벡터가 자연스럽게 파생되는 방법을 확인합니다.

추천 이유

이 강좌는 머신러닝과 데이터 과학을 위한 기초 강좌로서, 수학에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 특히 행렬 및 벡터 연산의 실질적인 적용을 통해 이론을 실전에서 활용할 수 있는 길을 열어줍니다. 머신러닝을 본격적으로 시작하고자 하는 분들에게 강력히 추천합니다!

코세라에서 이 강좌를 지금 바로 수강해 보세요!

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