머신러닝 기초 : 초보자를 위한 팁과 리소스 (무료강의)

머신러닝은 인공지능 분야에서 매우 중요한 기술입니다. 하지만 머신러닝을 처음 시작하는 사람들은 어떤 것부터 공부해야 할지 막막할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝 공부를 시작하기 전에 알아두면 도움이 되는 팁과 리소스를 제공하려고 합니다

머신러닝 학습을 시작하기 전에 알아두어야 할 것들

프로그래밍 언어

머신러닝을 공부하기 위해서는 먼저 프로그래밍 언어를 알아야 합니다. 파이썬은 머신러닝에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 또한 R, Java, C++ 등 다양한 언어가 있지만, 파이썬을 추천합니다.

수학 지식

머신러닝은 수학적인 개념을 많이 사용합니다. 선형대수학, 확률 및 통계 등의 수학 지식이 필요합니다. 이러한 수학 지식을 미리 습득해 두면 머신러닝 공부에 도움이 됩니다.

머신러닝 알고리즘

머신러닝에서는 다양한 알고리즘을 사용합니다. 선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망 등 다양한 알고리즘이 있습니다. 이러한 알고리즘을 학습하고 이해해야 머신러닝 모델을 구현할 수 있습니다.

데이터 처리

머신러닝 모델을 만들기 위해서는 데이터 처리가 필요합니다. 데이터 처리란 데이터를 수집하고 정리하여 머신러닝 모델에서 사용할 수 있는 형태로 만드는 작업입니다. 이러한 데이터 처리 작업은 머신러닝에서 매우 중요합니다.

머신러닝 라이브러리

머신러닝을 공부하면서 머신러닝 라이브러리를 사용하게 됩니다. 대표적으로는 scikit-learn, Tensor Flow, Keras 등이 있습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 머신러닝 모델을 더 쉽고 효율적으로 구현할 수 있습니다.

 

머신러닝 강의 사이트 (무료강의)

edwith

edwith는 한국어 강의 온라인 플랫폼으로, 머신러닝 관련 강의를 무료로 제공합니다. 국내외 유명 대학 교수님들의 강의를 제공하고 있으며, 이론과 실습이 포함된 강의를 들을 수 있습니다.

edwith 머신러닝 강좌 신청하기

 

Coursera

Coursera는 미국의 온라인 교육 플랫폼으로, 전 세계 유명 대학의 강의를 제공합니다. 머신러닝 강의도 무료로 제공하고 있으며, Andrew Ng 교수님의 'Machine Learning' 강의가 유명합니다.

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Tensor Flow KR

TensorFlowTensor Flow KR은 구글의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 Tensor Flow의 한국 사용자 그룹입니다. 강의뿐만 아니라 스터디 모임, 워크숍 등 다양한 이벤트를 통해 머신러닝 관련 정보를 공유하고 있습니다.

Tensor Flow KR 방문하기

 

인공지능혁신학교 아이펠

국내에서는 인공지능혁신학교 아이펠에서 머신러닝 관련 과정을 제공하고 있습니다. 해당 학교는 인공지능 관련 직무 교육과 취업을 위해 설립된 학교이며, 인공지능 개발자 양성 과정과 관련된 교육을 제공하고 있습니다.

아이펠 방문하기