Andrew Ng의 지도 학습 머신러닝 코스 완주 후 학습 여정 및 다음 단계

핵심 기술

Andrew Ng 교수의 지도 학습 머신러닝 코스 수료 후, 저자는 지도 학습의 핵심 개념(레이블이 있는 데이터 학습, 회귀/분류)과 주요 알고리즘(선형 회귀, 로지스틱 회귀), 그리고 모델 성능 관리 기법(과적합/과소적합, L2 정규화)에 대한 학습 경험을 공유합니다.

기술적 세부사항

• 지도 학습 기본 개념: 레이블이 있는 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하는 과정
• 핵심 유형:
  • 회귀 (Regression): 연속적인 값 예측 (예: 주택 가격)
  • 분류 (Classification): 범주 예측 (예: 스팸 메일 분류)
• 주요 학습 내용:
  • 선형 회귀 (단일 및 다변수)
  • 경사 하강법 (Gradient Descent): 모델 학습 원리
  • 비용 함수 (Cost Function, MSE): 모델 오류 측정
  • 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이진 분류에 사용
  • 과적합 vs. 과소적합 (Overfitting vs. Underfitting): 모델 복잡성과 정확성 균형
  • 정규화 (Regularization, L2): 과적합 방지
• 활용 도구 및 환경:
  • Python
  • NumPy
  • Jupyter Notebook
• 실습 경험:
  • 경사 하강법 및 비용 함수 그래프 시각화
  • 라이브러리 사용 전 선형 회귀를 직접 구현 (from scratch)
  • 스터디 중 막히는 부분은 토론 포럼 활용
  • 복잡한 개념을 단순화하기 위한 필기 노트 작성

개발 임팩트

이 과정은 AI 및 머신러닝 분야 학습 초심자에게 이론적 기초와 실질적인 구현 경험을 제공하여, 실제 데이터셋에 회귀 모델을 적용하고 향후 비지도 학습 등 심화 과정을 학습할 수 있는 발판을 마련해 줍니다. 초보자를 위한 튜토리얼 작성 계획은 지식 공유 및 커뮤니티 기여로 이어질 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(언급 없음)

톤앤매너

개인적인 학습 기록을 공유하며, 같은 여정에 있는 다른 학습자들과 소통하고 함께 성장하고자 하는 친근하고 의욕적인 톤을 유지하고 있습니다.