Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-decision-trees-svms-neural-networks
코스 소개
‘Build Decision Trees, SVMs, and Artificial Neural Networks’ 코스는 다양한 머신러닝 알고리즘에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. 이 과정은 결정트리와 서포트 벡터 머신(SVM)과 같은 알고리즘을 배우는 것부터 인공 신경망(ANN)을 통해 깊이 학습하는 과정을 아우릅니다.
강의 내용
코스의 주요 모듈은 다음과 같습니다:
- 결정트리 및 랜덤 포레스트 구축: 이 모듈에서는 기본적인 선형 회귀 및 분류 알고리즘에서 더 나아가, 결정트리 및 랜덤 포레스트를 사용하여 회귀 및 분류 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.
- SVM 구축: SVM을 통해 아웃라이어를 처리하고 고차원 데이터에 효과적으로 접근하는 기술을 익힙니다.
- 다층 퍼셉트론(MPL) 구축: 기본적인 ANN의 한 형태인 다층 퍼셉트론을 만들어 다양한 문제를 해결합니다.
- 합성곱 및 순환 신경망 구축: CNN과 RNN의 구조를 이해하고, 각각의 장점을 활용해 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 할 수 있는 방법을 배웁니다.
- 학습 내용 응용: 이 과정을 통해 배운 내용을 실습 프로젝트를 통해 실제 시나리오에 적용해 봅니다.
추천 이유
이 코스는 머신러닝 및 딥러닝에 대한 포괄적이고 실용적인 기초를 제공합니다. 단계별로 진행되는 강의와 실습을 통해 초보자도 충분히 이해할 수 있게 구성되어 있으며, 각 알고리즘의 용도와 특성을 명확히 설명합니다. 실제 데이터셋을 적극 활용하여 학습할 수 있는 기회가 주어지기 때문에, 이론적 지식뿐 아니라 실무 적용 능력도 함께 키울 수 있습니다.
결론
결국 이 코스는 머신러닝의 기초부터 고급 개념까지 체계적으로 배울 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 머신러닝과 딥러닝을 배우고 싶으신 분들에게 강력히 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-decision-trees-svms-neural-networks