Coursera 머신러닝 강의 정리

2015년에는 머신러닝이 핫하게 떠올랐습니다. 구글과 페이스북에서도 머신러닝 엔진을 오픈소스로 공개했고, 머신러닝 기술을 활용한 앱과 서비스들도 다양하게 선보이고 있습니다. (https://www.tensorflow.org/)

발전된 기술도 활용을 잘 하려면 기초를 탄탄히 하는게 중요하겠지요. 머신러닝 기초 과정 중 가장 유명한 강의는 Coursera 의 Machine Learning class인데, 11주 짜리 온라인 강의를 일정대로 수강하기가 만만치 않습니다.

그래서, Alex&Company 김남희 팀장이 팔을 걷어붙이고 나섰습니다. 강의 내용을 한글로 요약 정리할 뿐 아니라 친절한 부연설명까지 해드립니다. 궁금하신 점은 댓글에 남겨주세요.

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Course Home: Coursera Machine Learning

Andrew Ng 교수님 소개: https://www.coursera.org/instructor/andrewng

<강의 순서>

1주차: Introduction, Linear Regression with One Variable (part I, part II)

2주차: Linear Regression with Multiple Variable (part I, part II)

3주차: Logistic Regression, Regularization (part I, part II)

4주차: Neural Networks: Representation (part I, part II)

5주차: Neural Networks: Learning (part I, part II)

6주차: Advice for Applying Machine Learning, Machine Learning System Design

7주차: Support Vector Machines

8주차: Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction

9주차: Anomaly Detection, Recommender Systems

10주차: Large Scale Machine Learning

11주차: Application Example: Photo OCR

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2 thoughts on “Coursera 머신러닝 강의 정리

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