Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applications
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공되는 ‘Machine Learning: Concepts and Applications’ 과정에 대해 자세히 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 머신 러닝의 이론과 실제를 포괄적으로 소개하며, Python과 Pandas, Scikit-learn 및 Tensorflow와 같은 산업 표준 라이브러리와 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 탐색하며 모델링과 평가까지의 전 과정을 배울 수 있습니다.
과정은 총 10개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 머신 러닝 파이프라인과 모델링 준비 작업에서 시작하여, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 결정 트리, 앙상블 기법 등의 다양한 기법을 학습하는 구조로 되어 있습니다.
### 과정의 주요 모듈
1. **Machine Learning and the Machine Learning Pipeline**: 머신 러닝 파이프라인을 소개하고 Pandas를 사용하여 데이터를 수집하고 준비하는 방법을 배웁니다.
2. **Least Squares and Maximum Likelihood Estimation**: 회귀 모델의 평가 및 중요한 특징을 선택하는 방법을 배웁니다.
3. **Basis Functions and Regularization**: 비선형 관계를 모델링하기 위한 기법을 익히고, 과적합을 방지하기 위한 정규화 방법도 배우게 됩니다.
4. **Model Selection and Logistic Regression**: 모델 평가 및 튜닝 기법을 배운 후 로지스틱 회귀 모델링에 대해 다룹니다.
5. **More Classifiers: SVMs and Naive Bayes**: SVM과 나이브 베이즈를 배웁니다.
6. **Tree-Based Models, Ensemble Methods, and Evaluation**: 결정 트리 및 앙상블 모델을 통해 분류를 익히고, 모델 평가 기법도 다룹니다.
7. **Clustering Methods**: 비지도 학습의 주요 기법인 클러스터링 기법을 학습합니다.
8. **Dimensionality Reduction and Temporal Models**: 주성분 분석 및 숨겨진 마르코프 모델을 배우게 됩니다.
9. **Deep Learning**: 심층 신경망 및 합성곱 신경망에 대한 기본 개념과 구현 방법을 익힙니다.
이 과정을 통해 머신 러닝의 기초부터 고급 기법까지 체계적으로 배울 수 있으므로, 완전 초보자도 쉽게 따라올 수 있습니다. 또한, 과정에서 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해볼 수 있는 점이 매우 매력적입니다. 저 개인적으로도 이 과정을 수강하면서 많은 도움이 되었고, 제 경력에 큰 도움이 되었습니다.
### 추천 이유
– **실용적인 내용**: 이론에 그치지 않고 실제로 사용할 수 있는 코드와 예시가 포함되어 있습니다.
– **전문 강사**: 경험이 풍부한 강사가 진행하여 이해하기 쉽게 설명해줍니다.
– **고급 주제 다루기**: 머신 러닝의 최신 트렌드인 심층 학습에 대해 배울 수 있습니다.
이 과정을 통해 여러분도 머신 러닝의 세계로 한 발 더 나아가보세요!
그럼 이만 글을 마치겠습니다! 질문이 있으시면 댓글로 남겨주세요.
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