Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-introduction-for-everyone
강의 소개
최근 몇 년 동안 머신러닝(기계 학습)이 데이터 과학 분야에서 중요한 요소로 떠올랐습니다. Coursera의 모두를 위한 머신러닝 소개 강의는 머신러닝과 데이터 과학에 대한 기초적인 이해를 제공하는 3개 모듈의 과정을 통해 여러분을 안내합니다.
강의 개요
이 강의는 머신러닝의 역사, 응용 분야, 머신러닝 모델 생애주기 및 도구에 대해 소개합니다. 또한, 감독 학습과 비감독 학습의 차이, 분류 및 회귀, 머신러닝 모델 평가 등 여러 주제를 다루며, 실습을 통해 실제 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공합니다.
과목 구성
모듈 1: 머신러닝 기초
이 모듈에서는 머신러닝의 기본 개념을 탐구합니다. AI, 머신러닝, 딥러닝 간의 차이를 배우고, 각 과정의 요구사항과 머신러닝 제품의 생애주기의 중요성을 이해합니다.
모듈 2: 머신러닝 주제 탐구
모든 사람이 궁금해하는 머신러닝의 핵심 주제를 다루며, 감독 및 비감독 학습, 분류, 딥 및 강화 학습, 회귀 분석, 머신러닝 모델 평가 방법 등을 배웁니다.
모듈 3: 최종 프로젝트 (선택적 우수 프로젝트)
이 모듈은 배운 내용을 실제로 적용하는 마지막 프로젝트입니다.
추천 이유
이 강의는 머신러닝이 처음인 분들에게 완벽한 입문 과정입니다. 저자는 깊이 있는 설명과 실습을 통해 학습을 쉽게 진행할 수 있도록 돕고 있습니다. 관련 내용이 잘 정리되어 있고, 스스로 학습할 수 있는 자료들이 제공되기 때문에 머신러닝에 대한 기초를 다지기에 적합합니다.
결론
동영상 강의와 실습, 그리고 피드백이 잘 갖춰진 이 강의를 통해 머신러닝의 기초부터 체계적으로 배워보세요. 이 강의는 다양한 분야에서 데이터 활용능력을 높이고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-introduction-for-everyone