Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-regression-classification-clustering-models
과정 개요
‘회귀, 분류 및 군집 모델 구축하기’라는 Coursera 과정은 기계 학습의 핵심 요소인 모델을 구축하는 방법에 대한 통찰을 제공합니다. 이 과정은 데이터에서 패턴을 찾아내고 비즈니스 인사이트를 생성하기 위해 필요한 여러 알고리즘을 소개합니다. 기계 학습 프로젝트의 목표는 결국 이해하고, 예측하며, 내부 및 외부 환경에 대한 통찰력을 제공하는 모델을 만드는 것입니다.
과정 내용
선형 회귀 모델 구축하기
이 과정의 첫 번째 단계로, 선형 대수를 사용하여 간단한 선형 회귀 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 내용은 기계 학습의 기본적인 흐름을 이해하고 적절한 알고리즘을 선택하는 데 있어 필수적입니다.
정규화 및 반복 선형 회귀 모델 구축하기
기본적인 선형 회귀 모델을 만든 후, 정규화와 반복 방식을 통해 모델의 성능을 개선하는 방법을 배웁니다. 알고리즘의 최적화를 통해 더 나은 결과를 낼 수 있는 가능성을 제공합니다.
분류 모델 훈련하기
회귀 외에도 이 과정에서는 다양한 알고리즘을 사용하여 이진 분류 모델을 훈련하는 방법을 배웁니다. 다중 클래스 분류를 다루는 모델을 훈련하면서 각 알고리즘의 차이점을 이해할 수 있습니다.
분류 모델 평가 및 조정하기
모델 훈련 후, 그 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 과정도 포함되어 있습니다. 단순한 데이터셋이 아니라면, 기본 파라미터만으로는 최적의 결과를 얻기 어렵기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다.
군집 모델 구축하기
회귀 및 분류 문제를 해결한 후, 비지도 학습의 일종인 군집 모델 구축에 대해 배우게 됩니다. 데이터가 레이블이 없는 경우에도 유용한 패턴을 식별하는 방법을 다룹니다.
배운 내용을 적용하기
마지막으로, 이 과정에서 배운 지식을 바탕으로 실제 프로젝트를 수행하며, 현실 세계의 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
추천 이유
이 과정은 기계 학습을 처음 접하는 사람들 뿐만 아니라, 이미 알고 있는 사람들에게도 더 깊은 통찰을 제공합니다. 다양한 알고리즘을 실습하며 적용할 수 있는 기회를 제공하므로, 실제 업무에 바로 활용할 수 있는 유용한 과정입니다. 지금 바로 Coursera에서 수강해 보시길 추천합니다!
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