coursera에 무료 수강권이 있어서 Machine Learning 수업을 시작하였다.
IBM에서 진행하는 강의이고 수료시 자격증이 주어진다.
Feundamentals of Machine Learning with Python
본 강의에서는 머신러닝 개념 및 특징과 머신러닝 알고리즘에 대해 소개한다.
Applications of machine learning
머신러닝으로 여러 가지 일을 할 수 있다. 자율주행차, 사이버보안, 주식 시장 예측 그리고 의학 진단 등이다.
Course breakdown
코스는 다음과 같이 진행된다.
1. 머신러닝 소개 그리고 회귀(regression)
2. 분류(classification)
3. 클러스터링(clustering)
4. 파이널 프로젝트 (final project)
Machine learning algorithms
머신러닝 알고리즘은 크게 세가지로 나눌 수 있다.
1. Regression (회귀)
2. Classification(분류)
3. Clustering(클러스터링)
Course learning objectives
이 코스를 마치게 되면 다음과 같이 할 수 있다.
- 머신러닝 주제와 개념에 대해 설명하고 비교하고 대조할 수 있다.
- 머신러닝 알고리즘이 어떻게 동작하는지 설명할 수 있다.
- Python에서 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 Scikit Learn, Pandas, Numpy 등과 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 훈련할 수 있다.