Andrew Ng의 머신러닝 스페셜리제이션 완료: 비지도 학습부터 강화 학습 입문까지

핵심 기술: Andrew Ng 교수의 Coursera 머신러닝 스페셜리제이션(특히 비지도 학습, 추천 시스템, 강화 학습 입문 과정) 완료를 알리며, 코어 ML 이론과 실제 적용 경험을 성공적으로 구축했음을 공유합니다.

기술적 세부사항:
* 비지도 학습 (Unsupervised Learning):
* 레이블이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴 발견
* K-Means Clustering: 데이터 포인트 그룹화 (예: 고객 세분화)
* Anomaly Detection: 이상치 탐지 (예: 사기 탐지, 시스템 상태 모니터링)
* Principal Component Analysis (PCA): 고차원 데이터 차원 축소 및 분산 보존
* 추천 시스템 (Recommender Systems):
* 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based filtering)
* 협업 필터링 (Collaborative filtering with matrix factorization)
* Netflix, Spotify와 같은 플랫폼의 개인화 경험 구현 원리 이해
* 강화 학습 입문 (Introduction to Reinforcement Learning):
* 강화 학습의 기본 개념 및 지도/비지도 학습과의 차이점
* 로보틱스, 게임 에이전트 등 고수준 애플리케이션 소개 (이론 중심)
* 실습 환경 및 도구:
* Python, NumPy, pandas, matplotlib 라이브러리 활용
* Jupyter Notebooks, Google Colab 사용
* 수학적 이해를 위해 알고리즘 직접 구현
* 주요 실습 과제:
* PCA를 이용한 유전자 발현 데이터 시각화
* 기본적인 영화 추천 시스템 구축
* 서버 및 센서 데이터의 이상 탐지

개발 임팩트:
이 스페셜리제이션을 통해 비지도 학습 및 추천 시스템에 대한 깊이 있는 이해와 실제 구현 능력을 갖추게 되었습니다. 또한 강화 학습에 대한 기본적인 개념과 활용 사례를 파악하여 향후 ML 학습의 범위를 확장하는 발판을 마련했습니다.

커뮤니티 반응: (원문 내 커뮤니티 반응에 대한 구체적인 언급은 없으나, 개인적인 학습 공유 및 네트워킹 의사를 표현함)

향후 계획:
* 지도 및 비지도 학습을 결합한 엔드투엔드(end-to-end) ML 프로젝트 구축
* 생성형 AI (Generative AI), LLM, NLP 분야 학습
* Kaggle 챌린지 참여
* 학습 내용 꾸준히 공유