Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning
과정 개요
이 과정은 Machine Learning과 데이터 과학에서 선형 대수학의 기초를 다지는 데 중점을 둡니다. 선형 대수학의 기본 개념인 벡터와 행렬에 대해 깊이 있게 배우면서, 이러한 요소들이 어떻게 문제를 해결하는 데 유용한지 배우게 됩니다. 이 과정에서 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)의 개념을 통해 실제 데이터셋을 다루는 재미있는 방법들도 배울 수 있습니다.
강의 내용 미리 보기
첫 번째 모듈에서는 선형 대수학이 머신 러닝 및 데이터 과학과 어떻게 관련이 있는지 살펴봅니다. 벡터의 기초를 배우고, Python의 다양한 함수를 활용하여 복잡한 수식 없이도 직관적으로 이해하는 데 중점을 둡니다.
두 번째 모듈에서는 벡터의 다양한 연산을 배우고, 이를 통해 선형 독립성을 판단하는 법을 다룹니다.
세 번째 모듈에서는 행렬을 소개하고, 시스템의 선형 방정식을 풀기 위해 행렬의 사용법과 그 직관적인 개념을 설명합니다.
네 번째 모듈에서는 행렬의 곱셈과 변환에 대한 내용을 다룰며, 이미지를 조정하는 코드도 작성합니다.
마지막으로, 고유값과 고유벡터를 통해 구글의 PageRank 알고리즘을 탐구하고 실제 적용 사례를 엿볼 수 있습니다.
추천 이유
이 과정은 수학에 대한 깊은 이해를 요구하지 않지만, 직관적인 이해와 실제 코드 구현을 통해 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 초보자가 머신 러닝을 이해하고 데이터 분석 능력을 키우기에 적합한 과정으로 추천합니다.
마치며
Machine Learning 및 데이터 과학을 배우고자 하는 입문자부터 중급자까지 모두에게 유용한 이 과정은 필수적입니다. Coursera에서 이 과정을 통해 수학적으로 강력한 기초를 다져보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning