Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc
안녕하세요, 블로그 독자 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Bayesian Inference with MCMC 과정을 소개하고, 리뷰해 보려고 합니다. 데이터 과학과 기계 학습에 관심이 있는 여러분에게 강력히 추천하고 싶은 과정입니다.
이 과정은 Markov Chain Monte Carlo 방법을 사용하여 Bayes 모델링 및 추론을 배우도록 설계되었습니다. 특히 Python과 Jupyter 노트북을 통해 실제적인 예를 들어 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. Bayesian 모델링을 배우는 데 있어 정말 중요한 기초가 되는 과정입니다.
코스 개요
이 과정에서는 Monte Carlo 방법의 기본을 배우고, 이후 Python을 사용하여 이 알고리즘들이 어떻게 작동하는지를 실습을 통해 이해하게 됩니다. 특히 세 개의 전문 과정 중 두 번째 과정으로, 이전 과정의 내용을 바탕으로 한 더 깊고 실용적인 내용이 포함되어 있습니다.
커리큘럼 길라잡이
- 모델 성능 관련 주제: 이 모듈에서는 모델의 품질을 평가하는 여러 주제에 대한 개요를 제공합니다. 정보 이론에 뿌리를 두고 있는 개념들을 이해하며, 기계 학습 배경이 있는 분들에게도 도움이 될 것입니다.
- 메트로폴리스 알고리즘: Markov-Chain Monte Carlo 방법에 대한 부드러운 소개로 시작합니다. 메트로폴리스와 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘을 파이썬으로 구현하여 자세히 설명합니다.
- 깁스 샘플링 및 해밀토니안 몬테 카를로 알고리즘: 이 모듈에서는 깁스 샘플링과 해밀토니안 몬테 카를로(HMC) 알고리즘을 도입합니다. 복잡한 알고리즘이지만, 이 과정에서의 기초를 다질 수 있습니다.
이 외에도 각 모듈의 세부 URL은 다음과 같습니다:
추천 이유
이 과정을 추천하는 이유는 단순히 이론만 나열하는 것이 아니라, 실습을 통해 현실적이고 실용적인 기술을 배울 수 있기 때문입니다. 데이터 과학 분야의 기초를 다지고 싶은 분들에게 강력하게 추천합니다. 과정을 마친 후에는 Bayesian 모델링과 MCMC에 대한 탄탄한 이해를 갖게 될 것입니다.
지금 바로 [Coursera](https://www.coursera.org/)에서 강의를 신청해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc