머신러닝은 어떻게 학습하는가
기계 학습에 관심이 있다면 스스로 기계 학습을 배울 수 있는지 궁금할 것입니다. 이 글에서 나는 당신이 할 수 있다는 것과 기계 학습을 스스로 가르치는 것이 어떻게 권장되는지 보여줄 것입니다. 그렇다면 기계 학습을 독학으로 할 수 있습니까? 머신 러닝에서 배울 수 있는 기술은 다양하지만 스스로 머신 러닝을 스스로 가르 칠 수 있습니다. 머신 러닝에 대한 지식이 없는 것에서 ML 알고리즘을 직접 이해하고 구현할 수 있는 과정으로 안내하는 많은 과정이 있습니다. 실제로 사용 가능한 기계 학습 과정이 너무 많아서 올바른 경로를 선택하는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 이 게시물의 나머지 부분에서는 머신 러닝을 직접 수행하려는 경우 취할 수 있는 로드맵을 제시합니다. 내가 권장하는 경로는 다음과 같습니다. 테이크 물론 앤드류 응 가르치는 기계 학습 전제 조건이 없습니다 edX 에서이 과정을 통해 Python 프로그래밍 배우기 이 Youtube 시리즈와 강의 노트를 통해 Python으로 데이터 분석을 배우십시오. 테이크 물론 앤드류 응 가르침을 깊이 학습 이 책을 읽 거나 Python에서 기계 학습을 구현하는 방법에 대한 이 YouTube 시리즈를 시청하세요. Kaggle 대회에서 머신 러닝에 대한 지식을 적용해보세요. edX에서 미적분 , 선형 대수 및 확률 배우기 MIT에서 제공하는 기계 학습에 대한 이 더 수학적인 과정을 수강하세요 Andrew Ng의 과정을 시작하는 것이 좋은 이유는 기계 학습이 실제로 관심 있는 분야인지 확인할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 이렇게 하면 학습에 많은 시간을 투자할 필요가 없습니다. 기계 학습의 기반이 되는 다른 기술. 미적분, 선형 대수, 확률 및 Python 프로그래밍 방법을 이미 알고 있다면 8 단계로 건너뛰고 MIT에서 제공하는 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 지금 당장 현장에서 알아야 할 모든 내용을 다루고 해당 과정을 수강한 후에 만 Python으로 기계 학습을 수행할 수 있습니다. 그렇게 말하면서 저는 Andrew Ng가 가르치는 방식에 대한 열렬한 팬이므로 Andrew Ng의 비디오로 MIT 과정을 보완할 수 있습니다. 기계 학습을 위해 배워야 할 것 기계 학습은 데이터에서 학습하고 데이터로 예측을 수행하거나 인간이 할 수 없는 방식으로 데이터를 클러스터링 하는 통계 알고리즘을 얻는 것을 기반으로 합니다. 기계 학습 알고리즘은 미적분, 확률, 선형 대수를 활용하며 기계 학습 알고리즘을 구현하려면 프로그래밍 방법을 알아야 합니다. 즉, 사전 지식이 없다고 가정하지 않고 기계 학습을 가르치는 몇 가지 과정이 있습니다. 이러한 과정은 빠른 속도로 학습하고 기계 학습이 실제로 관심 있는 분야인지 확인할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 시작하기에 좋은 곳이 될 수 있습니다. 대부분은 유료이지만 일부는 Andrew Ng가 가르치는 과정과 같은 무료. 입문 기계 학습 과정으로 시작 머신 러닝을 스스로 가르치고 싶다면 머신 러닝 입문 과정부터 시작하는 것이 좋습니다. 기계 학습 알고리즘의 수학을 완전히 이해할 수 있으려면 미적분, 선형 대수 및 확률을 알아야 합니다. 그러나 알고리즘이 작동하는 방식을 이해하기 위해 익숙해져야 하는 것은 실제로 선형 대수 일뿐입니다. 에서 앤드류 응에 의해 진행 과정 , 그는 당신에게 당신이 알 필요가 있는 선형 대수학을 가르치고 그는 당신은 그들이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 수학을 알 필요가 없습니다 있도록 하는 방식으로 알고리즘을 설명합니다. 프로그래밍 방법을 스스로 가르치십시오. 프로그래밍 방법을 아직 모르는 경우 방법을 스스로 가르치는 것이 필요합니다. 기계 학습 알고리즘을 데이터에 적용하려면 프로그래밍을 사용해야 하기 때문입니다. 또한 기계 학습 알고리즘과 잘 작동하도록 프로그래밍을 사용하여 데이터 세트를 수정해야 합니다. 내가 직접 가르 칠 것을 권장하는 프로그래밍 언어는 Python입니다. 이는 가장 널리 사용되는 기계 학습 언어이고 배우기 쉬운 언어 중 하나이며 ml 알고리즘을 더 쉽게 적용할 수 있는 많은 내장 라이브러리가 있기 때문입니다. 이 edX 과정을 사용하여 MIT에서 가르치는 Python을 배우는 것이 좋습니다. Python으로 프로그래밍하는 방법을 배웠 으면 기계 학습에서 많이 사용할 수 있으므로 Python에서 데이터 분석을 수행하는 방법을 배우는 것이 좋습니다. 난 당신과 함께 데이터 분석 배울 것이 좋습니다 것이 이 유튜브 시리즈 와 이 PDF를. 딥 러닝 배우기 Python으로 코딩하는 방법을 배운 후에는 특별히 딥 러닝을 배우는 것이 좋습니다. 딥 러닝은 많은 양의 데이터와 계산 능력이 주어 졌을 때 알고리즘이 잘 작동하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 최근 몇 년 동안 데이터와 계산 능력의 급격한 증가로 인해 매우 인기를 얻었습니다. 이 과정은 당신이 될 것이다 깊은 학습 내용을 가지고 하는 것이 좋습니다 것이라고 이 한 스탠퍼드에서 앤드류 응에 의해 가르쳤다. Python을 제외하고는 사전 지식이 없으며 미리 기계 학습 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법 알아보기 기계 학습 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알게 되면 Python에서 이를 구현하는 방법을 배우는 데 시간을 할애할 가치가 있습니다. 그렇게 하려면 이 책을 읽어 보시기 바랍니다. 매우 인기가 있었고 개인적으로 여러 번 사용했던 실용적인 기계 학습 책의 두 번째 버전입니다. 책값을 지불하고 싶지 않다면 이 YouTube 시리즈 도 좋습니다. 자신의 데이터 세트에 기계 학습 알고리즘을 구현하고 자신의 프로젝트를 만듭니다. 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 알고 나면 자체 데이터 세트에 기계 학습을 적용할 준비가 된 것입니다. Kaggle 웹 사이트에서 사용할 수 있는 데이터 세트를 찾을 수 있으며 거기에서 머신 러닝 대회에서도 경쟁할 수 있습니다. 알고리즘을 직접 구현하기 시작할 때 지식의 여러 공백을 식별할 수 있지만 훨씬 더 효과적으로 학습하는 데 도움이 되므로 괜찮습니다. 기계 학습에서 일자리를 찾고 있다면 기계 학습을 구현하는 방법을 알고 있음을 고용주에게 보여주기 때문에 자신의 기계 학습 프로젝트를 만드는 것이 매우 유용할 수 있습니다. 여기에서 기계 학습 프로젝트를 만들고 기계 학습 직업을 얻는 방법에 대해 더 많이 썼습니다.
