Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공되는 “머신러닝을 위한 수학” 강좌에 대해 이야기해보려고 합니다. 이 강좌는 임페리얼 칼리지 런던에서 제공하며, 데이터 및 머신러닝의 기초가 되는 수학적 이론을 배울 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다.
이 강좌는 다음과 같은 세 가지 중요한 주제로 나뉩니다:
- 선형대수학: 이 과정에서는 선형대수학이 무엇인지, 그리고 어떻게 벡터 및 행렬과 관련되는지를 배웁니다. 머신러닝의 많은 알고리즘에서 선형 대수학이 어떻게 활용되는지를 이해하는 것은 굉장히 중요합니다.
- 다변수 미적분학: 이 과정은 많은 일반적인 머신러닝 알고리즘을 구축하는 데 필요한 다변수 미적분학의 기본 개념들을 소개합니다. 다양한 변수의 미적분을 이해함으로써 모델 최적화 프로세스를 보다 명확히 이해할 수 있습니다.
- 주성분 분석 (PCA): 이 과정은 주성분 분석의 수학적 기초를 소개하며, 데이터를 축소하고, 노이즈를 줄이며, ML 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이 강좌는 이론을 배우는 것뿐만 아니라 다양한 실습과제를 통해 직관적인 이해를 돕습니다. 특히, 수학적 개념을 실제 머신러닝 문제에 적용하는 방법을 배우는 데 큰 도움이 되었습니다.
제 결론은, 머신러닝에 진지하게 관심이 있는 사람이라면 이 강좌를 듣는 것이 매우 유익하다는 것입니다. 수학적 배경이 없는 분들도 쉽게 따라갈 수 있도록 구성되어 있어서, 자연스럽게 머신러닝으로 나아갈 수 있는 발판이 될 것입니다.
강좌에 대한 더 많은 정보와 등록은 여기서 확인하세요!
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