Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations
최근에 Coursera에서 “機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)—Mathematical Foundations” 과정을 수강하게 되었습니다. 이 과정은 머신러닝의 수학적 기초에 대한 깊은 이해를 제공해 주며, 머신러닝 알고리즘에 대한 첫걸음을 떼기에 정말 유용했습니다.
과정은 총 8개의 강의로 구성되어 있으며, 각 강의는 머신러닝의 핵심 개념과 수학적 도구들을 체계적으로 다루고 있습니다. 특히 첫 번째 강의에서는 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝의 애플리케이션과 다른 분야와의 연결성을 설명합니다.
두 번째 강의부터는 실제로 사용 가능한 첫 번째 학습 알고리즘이 소개되며, 데이터에 기반하여 ‘예’와 ‘아니오’의 경계를 그리는 방법을 배우게 됩니다. 또, 학습의 유형을 다루는 세 번째 강의부터는 실제로 데이터를 통해 배우는 것이 어떻게 이루어지는지에 대해 배울 수 있었습니다.
그 중에서도 ‘VC 차원’에 대한 강의는 머신러닝에 있어서 모델 복잡도와 데이터의 중요성을 잘 설명해 주어 인상 깊었습니다. 이 과정은 머신러닝의 기본 원리와 수학적 배경을 탄탄하게 쌓아주는 데 큰 도움이 되었습니다.
저는 이 과정을 모든 머신러닝을 처음 접하는 분들에게 적극 추천드립니다. 기초부터 체계적으로 배울 수 있어 이해하기 쉽고, 실전에서 적용할 수 있는 기초 지식을 쌓을 수 있습니다.
수학적 기초가 튼튼한 머신러닝, 이 과정을 통해 시작해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations