Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-under-the-hood
코스 개요
‘Machine Learning Under the Hood: The Technical Tips, Tricks, and Pitfalls’는 기계 학습의 복잡한 세계를 깊이 있게 탐구하는 과정입니다. 기계 학습은 현대 비즈니스 분석과 데이터 과학의 핵심이며, 현재 가장 필요한 기술 중 하나로 간주되고 있습니다. 이 코스는 기계 학습의 기초부터 고급 기법까지 다루어, 실무에 도움이 되는 실질적인 지식을 제공합니다.
커리큘럼 내용
이 과정은 총 4개의 모듈로 구성되어 있습니다.
- 모듈 1 – 기계 학습의 기초: 데이터의 양이 많을수록 발생할 수 있는 문제점들에 대해 다룹니다. 오버피팅, p-해킹, 상관관계와 인과관계의 혼동 등과 같은 기계 학습의 일반적인 함정을 이해할 수 있습니다.
- 모듈 2 – 표준 기계 학습 방법: 의사결정 나무, 나이브 베이즈, 선형 회귀 및 로지스틱 회귀와 같은 네 가지 주요 기계 학습 방법을 학습합니다. 이 모듈에서는 이러한 모델들이 어떻게 작동하는지, 예시 데이터셋을 통해 예측 성능을 평가합니다.
- 모듈 3 – 고급 방법, 방법 비교 및 소프트웨어: 심층 학습 같은 보다 복잡한 방법이 언제 필요한지, 그리고 더 우아하고 간단하게 모델을 개선할 수 있는 방법을 다룹니다. 또한, 마케팅에서의 적용 사례를 살펴볼 수 있습니다.
- 모듈 4 – 함정, 편향 및 결론: 기계 편향과 관련된 이슈를 다루며, 예측 모델이 사회적 결정에 미치는 영향을 논의합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 접근 방식과 더불어 기술적인 함정과 윤리적 이슈에 대해서도 설명합니다.
결론
이 코스는 기계 학습에 대한 강력한 이해를 제공하며, 비즈니스 리더와 실무자 모두에게 유용합니다. 기계 학습의 기초부터 심층적이고 복잡한 개념에 이르기까지 폭넓은 지식을 갖출 수 있는 이 기회를 놓치지 마세요. 실습이 포함되어 있어 학습 후 즉시 업무에 적용해 볼 수 있습니다.
추천 이유
정확하고 신뢰할 수 있는 기계 학습 모델을 만들기 위해 필수적인 원리를 배울 수 있습니다. 특히 예측이 중요한 비즈니스 환경에서 좀 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이 코스는 기술적인 내용을 잘 설명하고 있어, 기계 학습에 대한 기초가 없는 분들도 쉽게 이해할 수 있습니다.
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