Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning
비감독 기계 학습 과정 소개
비감독 기계 학습은 머신러닝의 주요 분야 중 하나로, 라벨이 없는 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 방법을 배우는 과정입니다. 이번 코세라(Coursera)의 ‘비감독 기계 학습’ 과정을 통해 클러스터링 및 차원 축소 알고리즘을 학습하며, 각 데이터에 적합한 알고리즘을 선택하는 방법 또한 배울 수 있습니다.
과목 개요 및 목표
이 과정의 목표는 비감독 학습의 다양한 기술을 이해하고 실제로 적용할 수 있는 것입니다. 과정이 끝난 후에는 다음과 같은 내용을 능숙하게 다룰 수 있게 됩니다:
- 비감독 학습과 K-평균 군집화의 기초 이론
- 클러스터링 알고리즘 선택 방법
- 차원 축소 및 주성분 분석(PCA)
- 비선형 및 거리 기반 차원 축소 기법
- 행렬 분해에 대한 이해 및 활용
모듈 분석
1. 비감독 학습 및 K-평균 소개: 이 모듈은 비감독 학습의 이론과 응용 사례를 소개합니다. K-평균 알고리즘의 개념을 쉽게 이해하고 실습을 통해 경험을 쌓을 수 있습니다.
2. 거리 측정 및 계산적 난관: 클러스터링 알고리즘의 다양한 계산적 난관을 이해하고, 이를 극복하기 위한 다양한 전략을 배웁니다.
3. 클러스터링 알고리즘 선택: 여러 클러스터링 알고리즘을 비교하고, 특정 데이터에 적합한 방법론을 선택하는 과정을 배웁니다.
4. 차원 축소: 차원 축소 기술과 주성분 분석(PCA)의 기초를 배우며, 빅데이터와 이미지 데이터 처리에 적용할 수 있는 방법에 대해 학습합니다.
5. 비선형 및 거리 기반 차원 축소: 커널 주성분 분석(KPCA)과 다차원 스케일링(MDS) 등, PCA보다 강력한 차원 축소 기술을 소개합니다.
6. 행렬 분해: 빅데이터, 텍스트 마이닝 및 데이터 사전 처리에 유용한 행렬 분해 기술을 배웁니다.
7. 최종 프로젝트: 모든 도구를 활용하여 자신의 비감독 학습 능력을 뽐내는 프로젝트를 완수합니다.
결론 및 추천
비감독 기계 학습 과정은 데이터 분석, 클러스터링 및 차원 축소 기술에 대해 깊이 있는 지식을 쌓고 싶으신 분에게 강력히 추천합니다. 이 과정을 통해 실무에서 필요한 기술을 배우고, 실제 데이터를 다루는 경험을 통해 자신감을 얻을 수 있습니다. 비감독 학습은 많은 산업에서 점점 더 중요해지고 있는 분야로, 이 과정을 통해 기본기를 확실히 다지길 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning