Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification
안녕하세요, 데이터 과학과 머신러닝에 관심이 많은 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Supervised Machine Learning: Classification’ 과정을 소개하고, 그에 대한 리뷰를 남기려 합니다. 이 과정은 분류(classification) 문제를 해결하기 위해 슈퍼바이즈 머신러닝의 중요한 모델링 기법들을 배우는 훌륭한 기회입니다.
### 과정 개요
이 과정은 데이터 과학의 핵심 개념 중 하나인 분류 모델링에 대해 심도 있게 다룹니다. 수업에서는 다양한 분류 알고리즘과 그들의 장단점을 배우게 되며, 모델의 예측 정확도를 비교하는 방법과 데이터셋의 언밸런싱을 다루는 데이터 전처리 기법 등을 실습합니다.
### 강의 구성
1. **Logistic Regression**: 로지스틱 회귀는 매우 인기 있는 분류 알고리즘으로, 이 과정을 통해 선형 회귀 모델의 확장으로서의 로지스틱 회귀를 배우고, 다양한 오차 메트릭을 비교하는 방법을 익힐 수 있습니다.
2. **K Nearest Neighbors**: K 최근접 이웃 알고리즘에 대한 이론과 함께 sklearn을 사용하여 모델을 구축하는 데 필요한 실습을 제공합니다.
3. **Support Vector Machines**: 이 모듈에서는 데이터 포인트를 구획화하는 하이퍼플레인에 대한 개념을 다루고, 분류에 중점을 둡니다.
4. **Decision Trees**: 결정 트리의 이론 및 실습을 통해 분류 작업에서의 높이 해석 가능한 기준선 모델로서의 특징을 배우게 됩니다.
5. **Ensemble Models**: 앙상블 모델은 예측 경쟁에서 인기가 있었던 기법으로, 보다 뒤틀림에 저항성과 더 나은 일반화를 도와줍니다.
6. **Modeling Unbalanced Classes**: 언밸런스 클래스 문제를 해결하기 위한 방법으로 계층 샘플링 및 최신 접근 방식에 대해 배울 수 있습니다.
이러한 다양한 모듈은 각기 다른 분류 기법의 중요성과 실제 애플리케이션을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 특히, 강의 내용은 실제 사례를 포함하고 있어 이론뿐만 아니라 실무에도 도움이 되는 커리큘럼으로 잘 구성되어 있습니다.
### 추천 이유
이 과정을 추천하는 이유는 데이터를 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기초 지식과 기술을 쌓을 수 있는 데 있습니다. 모델의 해석 가능성과 사용법을 배우며, 현업에서 유용하게 사용할 수 있는 노하우를 익힐 수 있습니다. 뿐만 아니라 Coursera의 강의 특성상 자기주도적으로 학습할 수 있어 본인의 속도에 맞추어 진행할 수 있습니다. 데이터 과학 분야에 진입하고 싶거나, 머신러닝 모델링 기술을 심화시키고 싶으신 분들께 강력히 추천합니다!
너무나 재미있고 유익한 과정이니 꼭 한번 도전해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification