Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
코스 개요
최근에 Coursera에서 수강한 ‘Mathematics for Machine Learning: PCA’ 코스는 머신러닝의 중요한 기초인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이 중급 과정은 PCA를 도출하기 위한 수학적 기초를 소개하며, 데이터 세트의 기본 통계(평균과 분산), 벡터 간의 거리와 각도를 계산하는 방법 등을 배울 수 있습니다.
강의 내용
- 데이터 세트의 통계: 데이터 세트(예: 이미지)를 요약하기 위해 기본 통계(평균 및 분산)를 학습합니다.
- 내적(Inner Products): 데이터는 벡터로 해석될 수 있으며, 내적을 통해 벡터 간의 기하학적 개념을 이해합니다.
- 직교 투영(Orthogonal Projections): 고차원 벡터 공간에서 저차원 부분공간으로 벡터를 투영하는 방법을 배웁니다.
- 주성분 분석(PCA): 제일 도전적인 모듈로, PCA를 기하학적으로 도출하고 코딩 과제를 통해 실무적인 사용법을 익힙니다.
추천 이유
이 과정은 특히 1주차를 잘 수강했다면 전체적으로 성공할 가능성이 높습니다. 다소 난이도가 있지만, 데이터 과학 및 머신러닝에 관심이 있는 분들에게는 반드시 추천합니다. 파이썬과 넘파이에 대한 기초 지식이 필요하지만, 실제 예제를 통해서 이해도를 높일 수 있어 매우 유익합니다.
결론
PCA는 데이터 압축과 차원 감소에 있어서 가장 기본적인 기법 중 하나입니다. 이 강의를 통해 기초적인 수학적 개념을 튼튼히 하는 것이 좋습니다. 데이터 과학의 미래를 준비하는 여러분에게 이 코스를 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning