Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-techniques
저는 최근 Coursera에서 제공하는 ‘機器學習技法 (Machine Learning Techniques)’ 과정을 수강하게 되었고, 그 경험을 공유하고자 합니다. 이 과정은 ‘Machine Learning Foundations’에서 배운 기초 도구들을 세 가지 방향으로 발전시켜 주며, 실제로 매우 유용한 학습 자료입니다.
이 과정은 다음과 같은 다양한 주제를 다루고 있습니다:
- Linear Support Vector Machine: 2차 프로그래밍을 해결하여 보다 강력한 선형 분류기를 만듭니다.
- Kernel Techniques: 다양한 모델을 다루는 커널 기반의 기법을 통해 선형 모델에서부터 무한 차원 모델까지 활용할 수 있습니다.
- Adaptive Boosting 및 Bagging: 약한 알고리즘을 개선하기 위한 효과적인 기법을 다룹니다.
- 신경망 및 심층 학습: 자동 특징 추출법과 후향 전파 기법을 활용하여 모델 성능을 극대화합니다.
특히, 마지막 강의에서는 다양한 실제 사례를 통한 기계 학습의 활용 방안을 다루고 있어 매우 유익했습니다. 이 과정은 이론적인 학습 뿐만 아니라 실제 응용을 위한 도구를 제공합니다. 다루는 주제들이 서로 연결되어 있어 심도 깊은 이해가 가능하다는 점도 큰 장점입니다.
기계 학습이나 데이터 과학에 관심이 있는 분들에게 이 과정을 강력히 추천합니다. 다양한 알고리즘을 배우고 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 기초를 다질 수 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-techniques