Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
강의 개요
DeepLearning.AI에서 제공하는 확률 및 통계 for 머신러닝 및 데이터 과학 과정은 머신러닝의 기초가 되는 수학적 도구를 마스터할 수 있는 온라인 프로그램입니다. 이 과정은 초급자에게 친숙하게 구성되어 있으며, 루이스 세라는 강사로 참여하고 있습니다.
이 과정을 완료한 후 학습자는 머신러닝 모델로 만든 예측에서 내재된 불확실성을 설명하고 정량화할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 여기에는 확률, 무작위 변수 및 확률 분포의 개념이 포함됩니다.
주요 학습 주제
- 1주차: 확률 및 확률 분포 소개 – 확률의 기본 규칙과 조건부 확률, 베이즈 정리에 대해 배웁니다.
- 2주차: 다변량 확률 분포 – 중앙 경향성, 분산, 왜도 및 첨도와 같은 다양한 측정 도구를 배우고, 공분산의 개념도 다룹니다.
- 3주차: 샘플링 및 점 추정 – 샘플과 모집단에 대한 기본 개념을 다루기 시작하며, 최대 우도 추정과 베이지안 통계 등을 배웁니다.
- 4주차: 신뢰 구간 및 가설 검정 – 신뢰 구간의 계산 및 해석, p-값의 개념과 A/B 테스트의 실습까지 진행됩니다.
추천 이유
이 과정은 머신러닝과 데이터 과학의 기초를 다지기 위한 훌륭한 출발점입니다. 특히 데이터에 대한 확률적 접근 방식을 배우는 것은 앞으로의 학습에 큰 도움이 됩니다. 강사의 설명이 명쾌하고 각 주차마다 실습과제를 통해 학습 내용을 실제로 적용해볼 수 있으며, 데이터 과학 분야에서 내재된 불확실성을 이해하기 위한 중요한 기초를 마련해 줍니다.
공식적으로 인증된 이 과정은 Coursera의 명성을 지닌 곳에서 제공되며, 학습 후에는 머신러닝의 이론을 뒷받침하는 수학적 기초를 확실히 다질 수 있습니다. 머신러닝 및 데이터 과학에 관심이 있다면 이 과정을 적극 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics