Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
과정 소개
기계 학습의 세계에 발을 내딛고 싶으신가요? Coursera의 ‘감독 기계 학습: 회귀 및 분류’ 과정이 여러분을 기다리고 있습니다. 이 과정은 DeepLearning.AI와 스탠포드 대학교가 협력하여 만든 기계 학습 전문화 프로그램의 첫 번째 과정으로, 기계 학습을 처음 접하는 분들에게 적합합니다.
주요 내용
- 주 1: 기계 학습 소개 – 기계 학습의 기본 개념을 배우고, 많은 학습자들과 함께 이 흥미로운 분야에 첫 발을 디뎌보세요.
- 주 2: 다중 입력 변수를 사용한 회귀 – 선형 회귀를 확장하여 여러 개의 입력 특성을 처리하는 방법을 배우고, 모델 훈련 및 성능 향상을 위한 각종 기법을 연습합니다.
- 주 3: 분류 – 로지스틱 회귀 모델을 이용한 범주 예측 방법 및 오버피팅 문제를 해결하는 방법을 다룹니다.
개인적인 경험
이 과정을 수강하면서 특히나 Python과 인기있는 기계 학습 라이브러리인 NumPy와 scikit-learn을 통해 기계 학습 모델을 구축하는 실습이 매우 유익했습니다. 이론과 실습이 잘 결합되어 있어 정말 이해하기 쉬웠습니다. 특히, 로지스틱 회귀를 배우고, 그것을 실제 데이터에 적용해보는 경험은 매우 값진 시간이었습니다.
추천 이유
기계 학습의 기초를 다지고 싶은 모든 분들께 이 과정을 적극 추천드립니다. 기초부터 차근차근 학습할 수 있으며, 저와 같은 초심자도 부담없이 배울 수 있는 환경을 제공합니다. 또한, 이 과정 이후의 다른 기계 학습 주제와의 연계성이 뛰어나므로, 더 깊이 있는 학습을 원하신다면 반드시 수강해야 할 과정입니다.
결론
기계 학습을 배우고 싶다면 ‘감독 기계 학습: 회귀 및 분류’ 과정을 꼭 들어보세요. 많은 것을 얻고 이후의 학습에도 큰 도움이 될 것입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning