Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 모델os predictivos con aprendizaje automático 과정을 리뷰하려고 합니다. 이 과정은 머신러닝에 대한 깊은 이해를 제공하고, 이론과 실습을 통해 예측 모델을 구축할 수 있도록 돕습니다.
과정은 총 4개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 1주 동안 진행됩니다. 각 모듈의 내용은 다음과 같습니다:
- 기계 학습의 기초: 이 모듈에서는 기계 학습이 무엇인지, 어떤 특성을 가진 프로젝트를 수행할 수 있는지에 대해 배웁니다. 또한, 기계 학습을 사용한 여러 가지 응용 분야와 감독 학습 및 비감독 학습의 차이를 이해하게 됩니다. Python 프로그래밍 언어를 사용한 다양한 도구도 소개됩니다.
- 회귀 분석 과제: 두 번째 모듈에서는 회귀 분석에 대해 다룹니다. 단일 및 다변수 회귀 분석을 통해 수치 예측 문제를 해결하는 방법을 배우고, 성능 메트릭과 새로운 데이터에 대한 예측 품질을 평가하는 방법도 익힙니다. 이 개념은 scikit-learn 라이브러리를 통해 실제 적용됩니다.
- 모델의 복잡성과 일반화 능력: 세 번째 모듈에서는 예측 모델의 성능을 개선하기 위한 기술을 배웁니다. 선형 회귀를 비선형 문제에 적용할 수 있는 변환 및 모델 복잡성이 일반화 성능에 미치는 영향을 배웁니다. 정규화 개념도 다루며, scikit-learn을 통해 이러한 이론을 실제 사례에 적용해 봅니다.
- 분류 과제: 마지막 모듈에서는 분류 문제를 다루고, 의사 결정 트리를 포함한 기계 학습 알고리즘이 이러한 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다. 평가 메트릭과 데이터 기반 구축의 기초도 학습하고, 윤리적 측면에 대해서도 논의합니다.
이 과정을 추천하는 이유는 기계 학습의 기초부터 시작해 실제 프로젝트에 적용하기까지 포괄적으로 다루기 때문입니다. 특히 scikit-learn과 같은 인기 있는 라이브러리를 활용하여 실제 사례를 경험할 수 있다는 점에서 매우 유용합니다.
마지막으로, 이 과정이 기계 학습에 대한 깊은 이해와 더불어, 데이터 기반 의사 결정에 도움을 줄 것이라고 확신합니다. 머신러닝에 관심 있는 모든 분들께 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico