Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning
과정 개요
요즘 머신러닝의 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 이를 막기 위해 워싱턴 대학교가 제공하는 머신러닝 과정을 소개합니다. 이 과정은 4개의 실습 중심의 코스로 구성되어 있으며, 머신러닝의 기초부터 지능형 애플리케이션 구축까지 다양한 주제를 다룹니다.
세부 커리큘럼
- 머신러닝 기초: 사례 연구 접근법 – 가공된 데이터를 깊이 있고 현명하게 분석하고 싶다면 꼭 들어보세요.
- 회귀 분석 – 주택 가격 예측 케이스 스터디로 회귀 분석을 배우게 됩니다.
- 분류 문제 – 감정 분석 및 대출 디폴트 예측을 통해 분류 문제를 학습합니다.
- 클러스터링 및 검색 – 유사한 문서 찾기와 관련된 사례 연구를 통해 실질적인 데이터를 다루게 됩니다.
추천 이유
이 과정은 단순한 이론을 넘어 실제 데이터 분석과 문제 해결 능력을 키울 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 또한, 각 모듈은 실제 사례를 돌보며 진짜 문제를 해결하는 방법을 배우게 해줍니다. 만약 머신러닝을 배우고 싶다면, 이 코스를 통해 자신감을 얻고 실력을 쌓을 수 있을 것입니다.
결론
워싱턴 대학교의 머신러닝 과정은 데이터 과학에 관심이 있는 모든 분들에게 추천합니다. 기본기를 탄탄히 하고 싶거나 실습의 중요성을 느끼고 싶다면 꼭 수강해 보시기 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning