기본 요건 및 사전 작업

머신러닝 단기집중과정이 나에게 적합한가요?

머신러닝에 대한 지식이 거의 없거나 전혀 없습니다.
모든 자료를 순서대로 살펴보는 것이 좋습니다.
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머신러닝에 대한 배경지식이 있지만 더 최신적이고 완전한 이해를 얻고 싶습니다.
머신러닝 단기집중과정은 복습에 도움이 됩니다. 모든 모듈을 순서대로 살펴보거나 관심 있는 모듈만 선택하세요.
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머신러닝 개념을 적용하여 데이터를 사용하고 모델을 빌드한 실무 경험이 있습니다.
머신러닝 기초 과정은 기본적인 머신러닝 개념을 복습하는 데 유용하지만 다양한 도메인에서 머신러닝 문제를 해결하기 위한 도구와 기법을 다루는 고급 머신러닝 과정을 살펴보는 것도 좋습니다.
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Keras와 같은 ML API를 사용하는 방법에 관한 튜토리얼을 찾고 있습니다.
머신러닝 기초 과정에는 numpy, pandas, Keras와 같은 ML 라이브러리를 사용하는 여러 프로그래밍 연습이 포함되어 있지만 주로 ML 개념을 가르치는 데 중점을 두고 있으며 ML API는 심층적으로 다루지 않습니다. 추가 Keras 리소스는 Keras 개발자 가이드를 참고하세요.

머신러닝 단기집중과정을 시작하기 전에 사전 작업 및 필수사항 섹션을 읽고 모든 모듈을 완료할 준비가 되었는지 확인하세요.

사전 작업

머신러닝 단기집중과정을 시작하기 전에 다음을 실행하세요.

  1. 머신러닝을 처음 접하는 경우 머신러닝 소개를 수강하세요. 이 짧은 셀프 스터디 과정에서는 기본적인 머신러닝 개념을 소개합니다.
  2. NumPy를 처음 사용하는 경우 이 과정에 필요한 모든 NumPy 정보를 제공하는 NumPy 초고속 튜토리얼 Colab 연습을 진행하세요.
  3. Pandas를 처음 사용하는 경우 이 교육 과정에 필요한 Pandas 정보가 모두 제공된 Pandas UltraQuick 튜토리얼 Colab 연습을 진행하세요.

기본 요건

머신러닝 단기집중과정은 머신러닝에 관한 사전 지식을 전제로 하지 않으며 사전 지식도 필요하지 않습니다. 하지만 제시된 개념을 이해하고 연습을 완료하려면 다음 기본 요건을 충족하는 것이 좋습니다.

  • 변수, 선형 방정식, 함수의 그래프, 히스토그램, 통계적 평균을 알고 있어야 합니다.

  • 프로그래밍에 능숙해야 합니다. 프로그래밍 연습이 Python으로 진행되므로 Python으로 프로그래밍한 경험이 있으면 좋습니다. 하지만 Python 경험이 없는 숙련된 프로그래머도 일반적으로 프로그래밍 연습을 완료할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 유용한 추가 배경 자료 링크를 제공합니다.

대수학

선형대수학

삼각법

통계

미적분학 (선택사항, 고급 주제용)

Python 프로그래밍

다음 Python 기본사항은 Python 튜토리얼에서 다룹니다.

일부 프로그래밍 연습에서는 다음과 같은 고급 Python 개념을 사용합니다.

Bash 터미널 및 Cloud 콘솔

로컬 머신이나 클라우드 콘솔에서 프로그래밍 연습을 실행하려면 명령줄에서 작업하는 데 익숙해야 합니다.

다음
연습