[강의 추천] Supervised Machine Learning: Regression and Classification

주의: 지극히 주관적인 후기이며, 결과는 책임지지 않습니다 (돈 내야함).

수강 계기
초심자를 대상으로 머신 러닝 개념을 차근차근 설명해줄 강의를 찾았는데, 앤드류 응 선생님의 강의가 엄청 높은 평가를 받고 있을 뿐 아니라, 여기저기 강의 요약 내용이 잘 정리돼있다는 것을 알게 됐다.

강의 수준

• 모델링 등 통계/경제학 개념에 조금이라도 익숙하면 큰 무리 없이 이해할 수 있는 수준의 수학을 다룬다. 나는 아주 조금 익숙했기 때문에 여기저기 참고 자료를 함께 찾아가며 수업 내용을 정리했다.
• Practice Lab과 Quiz가 있는데 강의 내용을 잘 따라가면 큰 무리없이 마무리할 수 있다.

강의 효과

• 효과는 굉장했다.. 는 과장이고, 핵심적인 개념을 대부분 짚기 때문에 링크드인이나 트위터에서 논문을 주워 읽을 때 생각보다 더 많이 이해할 수 있는 스킬을 두뇌에 탑재할 수 있다
• 최근에 발표된 “Less is more: recursive reasoning with Tiny Networks”가 Supervised Learning에 기초한 내용을 담고 있어서 읽으면서 “어 나 이거 아는데!” 를 종종 속으로 외칠 수 있어서 기뻤다 ㅎ

참고 자료

• Google for Developers의 ML 기본 및 Crash Course와 매우 보완적인 관계를 갖고 있다. 👍
• [핸즈온 머신러닝] (O’Reilly)를 참고하면 ML 프로젝트의 큰 그림을 조금더 쉽게 이해하고, 이 안에서 각 개념이 어떤 역할을 하는지 파악할 수 있다.

수강의 기쁨

• AI 업계의 Bob Ross이신듯 하다. 강의가 asmr
• 이 분야에 대한 순수한 열정이 느껴진다
• 나름의 개드코드가 있다 ^^^
• 다 듣고 과제를 완료하면 링크드인에 수강 완료증서를 공유하는 기쁨을 누릴 수 있다.

끝.