Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
최근에 Coursera에서 제공하는 ‘머신러닝과 데이터 과학을 위한 미적분학’ 강좌를 수강해 보았습니다. 이 과정은 특히 머신러닝의 기초를 다지는데 매우 유용하며, 미적분학적 개념들을 통해 다양한 최적화 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다.
이 과정의 주요 목표는 다음과 같습니다:
– 머신러닝에서 자주 사용되는 다양한 유형의 함수들을 미분 및 기울기의 성질을 이용하여 해석적으로 최적화합니다.
– 1차(경사 하강법) 및 2차(뉴턴 방법) 반복 방법을 사용하여 머신러닝에서 자주 사용되는 함수들을 근사적으로 최적화합니다.
– 머신러닝에서 자주 사용되는 다양한 유형의 함수들의 미분을 시각적으로 해석할 수 있습니다.
– 경사 하강법을 수행할 수 있습니다.
강좌는 총 3주 과정으로 구성되어 있습니다:
1주차 – 미분과 최적화에서는 미분의 기본 개념과 최적화 방법을 소개합니다.
2주차 – 기울기와 경사 하강법에서는 경사 하강법의 개념과 구현 방법을 배웁니다.
3주차 – 신경망에서의 최적화와 뉴턴 방법에서는 신경망의 훈련과 관련된 고급 최적화 기법들에 대해 심도 있게 설명합니다.
이 과정을 통해 실제 머신러닝 모델을 훈련시키는데 필요한 기초 지식을 쌓을 수 있었고, 미적분학의 기초를 다지는 데도 큰 도움이 되었습니다. 머신러닝과 데이터 과학에 관심이 있는 분들께 이 강좌를 적극 추천합니다. 기초부터 차근차근 배울 수 있어 부담 없이 시작할 수 있습니다. 강좌를 수강하고 나면 최적화 문제를 해결하는 데 자신감이 생길 것입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus