Coursera ML class – week01 Linear regression with one Variable part II

이 포스트는 Coursera Machine Learning 강의(Andrew Ng 교수)를 요약 정리한 것 입니다. 포스트에 사용된 이미지 중 많은 내용은 동영상 강의 자료의 이미지 캡쳐임을 밝힙니다. Course Home: Coursera Machine Learning (이 글은 Coursera ML class – week01 Linear regression with one Variable part I에서 이어집니다.)   Gradient descent algorithm week01의 두번째 part에서는 Gradient Descent algorithm 대하여 자세히 … Continue reading Coursera ML class – week01 Linear regression with one Variable part II

Coursera ML class – week01 Linear regression with one Variable part I

이 포스트는 Coursera Machine Learning 강의(Andrew Ng 교수)를 요약 정리한 것 입니다. 포스트에 사용된 이미지 중 많은 내용은 동영상 강의 자료의 이미지 캡쳐임을 밝힙니다. Course Home: Coursera Machine Learning   1. Model representation 주택 가격 예측모델을 다시 한번 살펴보자. 집의 크기에 따라 가격이 결정(Target Value가 있고)되고, 가격은 연속형 데이터이므로 주택가격 예측모델은 지도학습(supervised Learning) 중 regression problem에 해당된다. … Continue reading Coursera ML class – week01 Linear regression with one Variable part I

Coursera ML class – week01 Introduction

이 포스트는 Coursera Machine Learning 강의(Andrew Ng 교수)를 요약 정리한 것 입니다. 포스트에 사용된 이미지 중 많은 내용은 동영상 강의 자료의 이미지 캡쳐임을 밝힙니다. Course Home: Coursera Machine Learning   Machine Learning(기계학습)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 학습을 하고 그 결과로 컴퓨터가 자동으로 문제를 해결할 수 있는 기술을 의미한다. 적용된 사례로는 이메일 스팸 필터링, 쇼핑몰이나 영화 연관 추천시스템, … Continue reading Coursera ML class – week01 Introduction

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&Company가 강의 내용을 한글로 요약 정리할 뿐 … Continue reading Coursera 머신러닝 강의 정리