Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics
강좌 개요
Coursera의 ‘Introduction to Machine Learning in Sports Analytics’ 강좌는 스포츠 분석의 기계 학습 기술을 시중의 실제 데이터를 활용하여 배우고자 하는 학생들에게 매우 유익한 강좌입니다. 이 강좌는 Python의 scikit-learn 툴킷을 사용하여 감독 학습 기법을 탐구하며, 스포츠 리그에서의 데이터 분석을 통해 애슬레틱 결과를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.
강좌 커리큘럼
이 강좌는 다음과 같은 네 가지 주요 주제를 다룹니다:
- 기계 학습 개념: 기계 학습의 기본 개념과 스포츠 분석에서의 활용 영역을 소개하며, 기계 학습 파이프라인과 일반적인 문제들에 대해서도 설명합니다.
- 서포트 벡터 머신: SVM의 원리에 대해 배우고, 야구와 웨어러블 데이터에 적용해 보며 직접 SVM을 구축할 수 있는 경험을 제공합니다.
- 결정 트리: 결정 트리의 해석 가능한 방법에 중점을 두고, 회귀 방법과의 조합을 통해 어떻게 작동하는지를 배웁니다.
- 앙상블 기법: 여러 모델을 조합하여 더 나은 성능을 얻을 수 있는 방법을 배우고, 랜덤 포레스트를 비롯한 다양한 기법을 살펴봅니다.
추천 이유
이 강좌는 기계 학습에 대한 전문적인 지식을 쌓고자 하는 스포츠 애호가 및 데이터 분석가에게 강력히 추천합니다. 실제 데이터를 다루면서 기계 학습 알고리즘을 적용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있어, 학습 후에도 실전에서 활용 가능한 기술을 갖추게 됩니다.
이 강좌를 통해 많은 개념과 기법을 체계적으로 이해할 수 있으며, 무엇보다도 기계 학습의 실전 활용 가능성을 높일 수 있는 점이 매우 매력적입니다. 기계 학습과 스포츠에 대한 열정이 있는 분들께 이 강좌를 꼭 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics