Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-foundations-for-product-managers
안녕하세요! 오늘은 Duke 대학교 Pratt 공학부의 AI 제품 관리 전문 과정에서 제공하는 ‘기계 학습 기초’ 코스를 소개하고 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 비코딩 환경에서 기계 학습의 기본을 배우고 싶어하는 제품 관리자에게 매우 유용합니다.
### 과정 개요
‘기계 학습 기초’ 과정은 기계 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 언제 그리고 왜 적용되는지를 이해하는 데 필요한 기초적인 지식을 제공합니다. 이 과정을 통해 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 고객과의 협업을 성공적으로 이끌 수 있는 지식을 쌓을 수 있습니다.
### 커리큘럼
1. **기계 학습이란?**
첫 번째 모듈에서는 기계 학습에 대한 소개와 그것이 어떤 역할을 하는지를 배우게 됩니다. 기계 학습의 다양한 유형을 이해하고 기계 학습의 한계에 대해서도 논의합니다.
2. **모델링 과정**
이번 모듈에서는 기계 학습 모델을 구축하는 주요 단계와 모델 복잡성이 성능에 미치는 영향을 알아보며, 최적의 모델 선택을 위한 비교 전략을 배웁니다.
3. **모델 평가 및 해석**
AI 프로젝트에 적합한 결과 및 출력 메트릭을 정의하고, 회귀와 분류 모델의 평가 메트릭에 대해 배우고, 오류의 원인과 성능 문제 해결 방법도 다룹니다.
4. **선형 모델**
선형 회귀와 로지스틱 회귀를 배워 회귀와 분류 문제에 적용할 수 있는 방법을 이해하게 됩니다.
5. **트리, 앙상블 모델 및 군집화**
비선형 문제 모델링에 적합한 트리 모델과 앙상블 모델의 사용법을 배우고, K-평균 군집화 같은 비지도 학습 기법을 소개합니다.
6. **딥러닝 및 과정 프로젝트**
마지막 모듈에서는 딥러닝의 기본 원리와 응용 사례를 이해하고, 과정을 통해 배운 내용을 토대로 자신만의 기계 학습 모델을 만들어 보는 프로젝트를 진행합니다.
이 과정은 기계 학습의 기초를 비코딩 방식으로 배우고자 하는 분들에게 꼭 추천하고 싶습니다. 특히 AI 제품 관리에 관심이 있으신 분들께는 필수적인 과정입니다. 기계 학습 기술에 대한 이해가 바탕이 되어야 좋은 제품 관리자가 될 수 있다고 생각합니다.
이 코스를 통해 여러분이 기계 학습의 기초를 확실히 다져보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-foundations-for-product-managers