Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multivariate-calculus-machine-learning
소개
최근 머신러닝의 인기가 높아짐에 따라, 많은 사람들이 이 분야에 발을 들이고 있습니다. 머신러닝의 기초를 이해하기 위해서는 수학, 특히 미적분학을 선행 학습하는 것이 중요합니다. 그래서 저는 Coursera에서 제공하는 ‘Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus’ 과정을 수강하게 되었습니다.
과정 개요
이 과정은 머신러닝 기술을 구축하는 데 필요한 다변수 미적분학에 대해 간략히 소개합니다. 가장 기본적인 ‘기울기’의 개념부터 시작하여 기능의 기울기를 정의하는 공식적 정의로 진행됩니다. 이후 다차원 표면에서 언덕을 향하는 벡터를 계산하고 이를 실제 문제에 적용하는 방법을 배웁니다.
목차
- 미적분학이란?
이 모듈에서는 함수와 그 입력 간의 관계를 분석하기 위한 도구로서의 미적분학을 소개합니다. 함수의 기울기와 관련된 여러 이론을 설명하며 다양한 함수를 미분하는 법을 배웁니다.
- 다변수 미적분학
여기서는 여러 입력을 가진 함수를 다루기 위해 미적분 도구를 일반화하는 법을 배우며, 머신러닝에서 수천 개의 입력 분석이 어떻게 이루어지는지 살펴봅니다.
- 다변수 체인 룰과 응용
신경망과 같은 머신러닝 구조를 최적화하는 데 필요한 다변수 체인 룰의 적용 방법을 익힙니다.
- 테일러 급수와 선형화
함수를 다항식 급수로 재표현하는 방법인 테일러 급수를 배워 머신러닝에서의 중요성을 설명합니다.
- 최적화의 소개
함수의 최소 및 최대점을 찾기 위한 방법론을 다루며, 경량 하강법 등의 기법을 익힙니다.
- 회귀 분석
회귀 분석을 통해 데이터에 대한 최적의 피팅 함수를 구하는 방법을 배워, Python으로 이 작업을 어떻게 쉽게 수행할 수 있는지 설명합니다.
추천 이유
이 과정은 머신러닝을 배우고자 하는 분들에게 필수적입니다. 복잡한 수학 개념을 쉽게 설명하여 실질적인 적용 방법을 익힐 수 있게 도와줍니다. 특히 프로그램 작성자나 데이터 과학자에게 유용한 수학적 배경 지식을 제공합니다.
마무리
결국, ‘Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus’ 과정은 머신러닝 분야에서 필요한 기초 지식을 탄탄하게 다져줄 것입니다. 이 과정을 통해 많은 가르침을 받을 수 있을 것입니다. 적극 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multivariate-calculus-machine-learning