머신러닝 단기집중과정이 나에게 적합한가요?
머신러닝에 대한 배경 지식이 거의 없거나 전혀 없습니다.
모든 자료를 순서대로 살펴보는 것이 좋습니다.
머신러닝에 대한 배경 지식이 있지만 최신 정보를 바탕으로 완전한 이해를 하고 싶습니다.
머신러닝 단기집중과정을 통해 기억을 되살려 보세요. 모든 모듈을 순서대로 살펴보거나 관심 있는 모듈만 선택하세요.
머신러닝 개념을 적용하여 데이터 작업을 하고 모델을 빌드해 본 경험이 있습니다.
머신러닝 단기집중과정이
머신러닝 개념을 이해했다면 고급 머신러닝 개념을
다양한 분야의 머신러닝 문제를 해결하는 도구와 기법을 다루는
있습니다.
Keras와 같은 ML API를 사용하는 방법에 관한 튜토리얼을 찾고 있습니다.
머신러닝 단기집중과정에는 Google Cloud에서 제공하는
NumPy, Pandas, Keras와 같은 ML 라이브러리는 주로 교육에
ML 개념을 자세히 다루지 않으며 ML API를 심층적으로 가르치지는 않습니다. 추가 Keras 리소스는
Keras 개발자 가이드를 참고하세요.
다음 사전 작업 및 머신러닝을 시작하기 전의 기본 요건 섹션 단기 집중 과정으로 모든 모듈을 완료할 준비가 되었는지 확인하세요.
사전 작업
머신러닝 단기집중과정을 시작하기 전에 다음을 수행하세요.
- 머신러닝을 처음 접하는 경우 머신러닝 소개 학습. 이 짧은 자기 주도형 학습 과정에서는 기초적인 머신러닝을 소개합니다. 살펴봤습니다
- NumPy를 처음 사용하는 경우 NumPy 모든 NumPy를 제공하는 Ultraquick 튜토리얼 Colab 실습 이 과정에 필요한 모든 정보가 제공됩니다.
- Pandas를 처음 사용하는 경우 판다 모든 Pandas를 제공하는 UltraQuick 튜토리얼 Colab 실습 이 과정에 필요한 모든 정보가 제공됩니다.
기본 요건
머신러닝 단기집중과정에는 머신러닝으로 나눌 수 있습니다 하지만 Google Cloud에서 제시하는 실습을 마치고 나면 수강생들은 다음과 같은 전제조건이 있습니다.
변수, 선형 방정식, 함수, 히스토그램, 통계 평균 그래프
훌륭한 프로그래머여야 합니다. 이상적으로는 Python 프로그래밍을 경험해 본 경험이 있으시다면 프로그래밍 실습은 Python으로 진행됩니다 그러나 경험이 풍부한 Python 경험이 없는 프로그래머는 일반적으로 프로그래밍을 완료할 수 있습니다. 어떻게 해야 할까요?
다음 섹션에서는 추가 배경 자료 링크를 제공합니다. 도움이 됩니다.
대수학
선형대수
삼각법
통계
- 평균, 중앙값, 이상점 및 표준 편차
- 히스토그램을 읽는 능력
미적분학 (선택사항, 고급 주제의 경우)
Python 프로그래밍
다음과 같은 Python 기본 사항이 Python 가이드에 설명되어 있습니다.
함수 정의 및 호출 위치 및 키워드 매개변수 사용
for루프,for여러 반복기 변수 (예:for a, b in [(1,2), (3,4)])문자열 서식 지정 (예:
'%.2f' % 3.14)변수, 할당, 기본 데이터 유형 (
int,float,bool,str)
일부 프로그래밍 실습에서는 Python 개념:
Bash 터미널 및 Cloud 콘솔
로컬 머신 또는 Cloud 콘솔에서 프로그래밍 실습을 실행하려면 명령줄 사용에 익숙해야 합니다.