Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ml-foundations
소개
오늘은 Coursera에서 제공하는 머신러닝 과정, Machine Learning Foundations: A Case Study Approach를 소개하고자 합니다. 데이터가 넘쳐나는 오늘날, 이 과정을 통해 머신러닝의 기본 이해를 높이고 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 배우게 됩니다.
과정 개요
이 과정은 각 주에 실습 사례 연구를 포함하여, 머신러닝의 기본 원리를 배울 수 있도록 구성되어 있습니다. 예를 들어, 먼저 집 가격 예측 모델을 구축하면서 회귀 분석에 대해 배우고, 이후 감정 분석, 문서 검색, 추천 시스템, 그리고 딥러닝까지 다양한 주제를 다룹니다.
주차별 내용
- 1주차: 환영 인사 – 머신러닝의 기초와 그 응용 가능성을 소개합니다.
- 2주차: 회귀 분석 – 집 가격 예측 – 집 가격 예측 모델링을 통해 회귀 분석을 실습합니다.
- 3주차: 분류 – 감정 분석 – 리뷰 문장에서 긍정적/부정적 감정을 분류하는 모델을 구현합니다.
- 4주차: 클러스터링 및 유사성 – 문서 검색 – 비슷한 문서를 자동으로 찾아내는 알고리즘을 학습합니다.
- 5주차: 추천 시스템 구축 – 개인화된 추천을 생성하는 협업 필터링 기법을 배웁니다.
- 6주차: 딥러닝 – 이미지 검색 – 신경망을 활용하여 이미지를 분류하고 검색하는 방법을 배웁니다.
추천 이유
이 과정은 실습 중심으로 구성되어 있어, 이론을 배우는 동시에 실제로 적용해볼 수 있는 경험을 제공합니다. 특히, 각 주제에서 제공되는 Jupyter 노트북의 실습은 학습 내용을 효과적으로 내재화하는 데 큰 도움이 됩니다.
마치며
이 과정을 통해 머신러닝의 다양한 기법을 배우고 적용하여, 실질적으로 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것입니다. 데이터와 머신러닝에 대한 관심이 있다면 반드시 이 과정을 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ml-foundations