몇년 전에 앤드류응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 들었습니다. 완료를 하고 certificate 까지 받긴 했지만 이해했다기 보다는 꾸역꾸역 따라했었습니다. 이후로 통계 공부를 계속 했고 지금은 당시 보다는 지식의 깊이와 넓이가 증가한 것 같습니다. 이번에는 제대로 이해할 수 있겠다 싶어서 앤드류응 교수님 강의를 다시 들어보려고 합니다.
강의 내용과 제 이해를 바탕으로 요약 정리하여 포스팅하겠습니다. 앤드류응 교수님 강의 링크는 아래와 같습니다. 코세라에서 무료로 들으실 수 있습니다.
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아래는 목차입니다. 총 11주 과정으로 되어 있습니다.
Week1. Introduction
Week2. Linear Regression wtih Multiple Variables
Week3. Logistic Regression
Week4. Neural Networks : Representation
Week5. Neural Networks : Learning
Week6. Advice for Applying Machine Learning
Week7. Support Vector Machines
Week8. Unsupervised Learning (Clustering)
Week9. Anomaly Detection
Week10. Large Scale Machine Learning
Week11. Application Example: Photo OCR
1~7강은 지도학습의 회귀와 분류문제를 다룹니다. 8강에서는 비지도학습의 군집화를 다룹니다. 9,10강은 기타 이슈들로 볼 수 있구요. 11강에서 마무리예제를 다룹니다.
1~7강 : 회귀, 분류(지도학습)
8강 : 군집화(비지도학습)
9,10강 : 기타 이슈
11강 : 마무리 예제
다음 글 부터 한 Week 씩 다시 듣고 요약하도록 하겠습니다.
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