Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning
이번 블로그에서 소개할 강좌는 Coursera에서 제공하는 ‘기계 학습 소개: 지도 학습’입니다. 기계 학습이란 무얼까요? 쉽게 말해, 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하여 예측하는 기술입니다. 이 과정에서는 여러가지 지도 학습 알고리즘과 다양한 예측 작업을 배우게 됩니다.
이 강좌의 첫 주차에서는 선형 회귀 분석에 대해 다룹니다. 간단한 모델이지만, 기계 학습에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 깨닫게 될 것입니다. 또한 여러 회귀 변수를 이용한 다중 선형 회귀도 배우며, 2D에서 3D로 생각을 확장하는 법도 익힐 수 있습니다.
이 강좌의 강점 중 하나는 실습이 잘 구성되어 있다는 것입니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀 분석을 통해 실제 데이터셋을 가지고 암 생검 예측을 진행합니다. 이는 이론적 학습뿐만 아니라 실질적인 경험도 쌓을 수 있다는 장점이 있습니다.
또한 k-최근접 이웃(KNN)과 결정 트리와 같은 비모수 모형도 배우며, 이들 모델이 갖는 장점과 단점도 같이 탐구하게 됩니다. 특히 결정 트리 모델은 복잡한 비선형관계를 캡쳐할 수 있는 강력한 모델이지만, 과적합의 위험이 있는 점을 기억해야 합니다.
앙상블 방법을 통해 이러한 단점을 보완하는 방법도 배우게 됩니다. 랜덤 포레스트와 부스팅(아다부스트, 그래디언트 부스팅) 같은 기법들이 포함되어 있습니다.
마지막으로 서포트 벡터 머신(SVM)이라는 고급 주제로 강좌가 마무리됩니다. 처음에는 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이 개념을 통해 여러분은 기계 학습의 놀라운 잠재력을 이해하게 될 것입니다.
이 강좌는 Python을 언어로 사용하기에, 사전 프로그래밍 경험이 필요합니다. 그러나 이 과정을 통해 기계 학습에 대한 기초를 확고히 할 수 있으며, 향후 더 복잡한 주제로 넘어갈 탄탄한 토대를 다질 수 있습니다. 그래서 코드 예제와 실습이 충분히 제공되는 이 강좌를 강력히 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning