Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-jp
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Art and Science of Machine Learning 日本語版”이라는 코스를 리뷰해보겠습니다. 이 코스는 기계 학습 분야에서 더욱 전문적인 지식을 갖추고 싶은 분들에게 특히 추천하고 싶습니다.
이 코스는 총 6개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 기계 학습 모델의 조정 및 최적화에 대한 깊은 이해를 제공하기 위해 설계되었습니다. 특히, 모델의 성능을 극대화하기 위한 기술과 지식이 중요합니다.
첫 번째 모듈에서는 모델을 일반화하는 방법에 대해 설명하고, 정규화 기법을 활용하여 모델의 과적합을 방지하는 방법을 배웁니다. 이어서 하이퍼파라미터의 영향을 학습하고, 배치 크기와 학습율이 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
두 번째 모듈에서는 실제 기계 학습 모델 성능을 향상시키기 위해 배치 크기와 학습율을 조정하는 방법과 TensorFlow 코드를 활용하여 개념을 적용하는 방법을 학습합니다.
하이퍼파라미터 조정에 대한 모듈에서는 전통적인 그리드 서치 기법과 더 나은 알고리즘을 사용하는 방법을 설명하며, Cloud ML Engine을 활용한 하이퍼파라미터 조정 자동화에 대해서도 다룹니다.
기계 학습의 이론을 다루는 모듈은 스파스성을 활용한 정규화 및 로지스틱 회귀에 대해 설명합니다. 마지막으로 뉴럴 네트워크와 임베딩을 사용하여 희소 데이터를 다루는 방법, 메모리 소모를 줄이고 트레이닝 시간을 단축하는 기법을 배웁니다.
이 코스는 기계 학습의 이론과 실제를 결합하여 제공하므로, 기본적인 기계 학습 지식이 있는 분들이라면 깊이 있는 내용을 학습할 수 있습니다. 실무에 적용할 수 있는 유용한 기술들을 배울 수 있어 매우 추천하는 코스입니다.
지식과 기술을 더 쌓고 싶다면, 지금 바로 Coursera에서 이 코스를 수강해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-jp