무료로 배우는 아마존의 기계 학습 대학 강좌

기계 학습 대학에서 무료로 제공되는 강좌 소개 💡

👉 인트로덕션 👉 머신 러닝 강좌 소개 👉 자연어 처리 강좌 소개 👉 컴퓨터 비전 강좌 소개 👉 탭룰러 데이터 강좌

• 강좌 소개 및 기계 학습 소개
• 모델 평가
• 탐색적 데이터 분석
• 기능 공학
• 베이스 모델
• 하이퍼파라미터 튜닝
• 사전 학습 모델
• 최적화된 회귀 모델
• 앙상블 방법
• 신경망 및 오토ML

👉 자연어 처리 강좌

• 강좌 소개 및 기계 학습 소개
• 자연어 처리 응용
• 학습 접근 방법 (지도 및 비지도 학습)
• 클래스 불균형 처리
• 결측값 처리
• 모델 평가
• 텍스트 전처리 및 벡터화
• K 최근접 이웃법
• 사전 학습 모델

👉 컴퓨터 비전 강좌

• 강좌 소개 및 기계 학습 소개
• 컴퓨터 비전 응용
• 학습 접근 방법 (지도 및 비지도 학습)
• 클래스 불균형 처리
• 언더피팅, 오버피팅 및 모델 평가
• 이미지 표현 및 신경망 구성
• 컨볼루션 필터 및 패딩
• 사전 학습 모델

👉 추가 강좌 업데이트 예정

🎯 이 강좌들은 아마존의 기계 학습 대학(Machine Learning University)에서 무료로 제공되는 강좌들입니다. 기계 학습에 대한 기본 지식부터 심화 내용까지 폭넓게 다루고 있으며, 각 강좌마다 전문가가 진행합니다. 자세한 내용은 아래의 링크를 참고해주세요. 강좌에 관심이 있다면 구독하여 업데이트되는 다른 강좌들도 확인해보세요! 즐거운 학습이 되길 바랍니다. 🔥

링크: 기계 학습 대학

아마존 기계 학습 대학 소개 📚

아마존의 기계 학습 대학(Machine Learning University)은 2016년에 설립되었습니다. 이 대학은 아마존 직원들에게 기계 학습에 관한 최신 정보를 제공하기 위해 시작되었습니다. 그러나 이제는 일반 대중에게도 해당 강좌들을 공개하게 되었습니다. 이 대학은 기계 학습과 관련된 다양한 주제를 다루며, 누구나 무료로 접근할 수 있습니다.

기계 학습 대학은 아마존의 유튜브 채널인 "Machine Learning University"를 통해 강좌들을 제공하고 있습니다. 현재 세 개의 강좌(탭룰러 데이터, 자연어 처리, 컴퓨터 비전)가 제공되고 있으며, 매년 9개의 새로운 강좌가 추가로 업데이트될 예정입니다.

이 강좌들은 전문가들이 진행하며, 기계 학습에 대한 기초 지식부터 응용 기술까지 포괄적으로 다룹니다. 각 강좌는 다양한 주제와 내용을 다루며, 학습자들은 각자의 관심분야나 수준에 맞게 원하는 강좌를 선택하여 학습할 수 있습니다.

기계 학습 대학은 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service)의 머신 러닝 엔진과 함께 사용되는 Jupyter Notebook 등을 활용하며, 실제 사례를 통해 학습자들이 실습하고 응용할 수 있도록 도와줍니다.

이 기계 학습 대학 강좌들은 누구나 무료로 접근할 수 있으며, 시간이 허용하는 한 원하는 시간에 학습할 수 있습니다. 기계 학습에 관심이 있는 분들은 이 강좌들을 통해 무료로 공부해보세요! 새로운 지식을 습득하고 데이터 과학을 더욱 재미있게 배워나갈 수 있을 것입니다.

이 강좌의 장점과 한계 📈

장점:

1. 무료로 제공되어 누구나 접근 가능
2. 전문가들이 진행하는 강좌로 내용의 신뢰성이 높음
3. 폭넓은 주제와 다양한 내용을 포괄적으로 다룸
4. 학습자들은 각자의 관심분야나 수준에 맞게 강좌를 선택 가능

한계:

1. 강좌들의 내용이 비순차적이어서 학습자가 이해하기 어려울 수 있음
2. 언어적 표현이 복잡하여 초보자들에게 이해하기 어려울 수 있음

자주 묻는 질문 (FAQ) 🙋‍♀️

Q: 이 강좌의 수료증을 받을 수 있나요? A: 아마존의 기계 학습 대학은 현재 수료증을 발급하지 않습니다. 그러나 학습의 목적은 실무 능력 향상이므로 강좌를 수강하고 실습하면서 자신의 프로젝트나 포트폴리오를 구성하는 것이 좋습니다.

Q: 이 강좌를 이용하기 위해서 어떤 전제 지식이 필요한가요? A: 기본적인 프로그래밍과 수학적 지식(특히 선형 대수)이 필요하지만, 초보자들도 차근차근 따라갈 수 있도록 설명되어 있습니다.

Q: 강좌를 완전히 이해하기 위해서 얼마나 시간이 걸리나요? A: 학습 시간은 개인의 배우는 속도와 노력에 따라 다를 수 있으며, 학습의 목적에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 기초적인 내용에 익숙하지 않은 경우 몇 주에서 몇 개월의 시간이 필요할 수 있습니다.

Q: 기계 학습에 대한 실습을 하기 위해서 어떤 도구가 필요한가요? A: 기계 학습 대학 강좌에서는 아마존 웹 서비스의 머신 러닝 엔진을 활용합니다. 따라서 AWS 계정 및 Jupyter Notebook 사용에 익숙해지면 도움이 됩니다.

해당 내용은 아마존 기계 학습 대학에서 무료로 제공되는 강좌들에 대한 소개입니다. 자세한 내용은 아래의 링크를 참고해주시기 바랍니다. 새로운 지식을 습득하고 기계 학습을 통해 데이터를 분석하고 응용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

기계 학습 대학 링크

(자료 참조: 원문 내용)