머신러닝입문) Machine Learning A-Z udemy 강의 요약

머신러닝은 통계학도로서 데이터 업계에 관심을 갖고 따라오다 보니 결국에는 마주하게 되는 관문 같은 것 같다.

 

일부 마케팅적인 용어와 섞이며 주가를 높이고는 있지만 실제로 이게 어떻게 구동하는지 잘 몰라 면접 때도 애를 먹었던 머신러닝. 다양한 루트로 지식을 접해오다가 문득 체계적으로 공부하고 배워보고 싶다는 열망이 생겼다.

 

다양한 공부 루트가 있을 수 있다.

Udacity, Datacamp, 앵드류 응 교수의 강의 등

 

하지만 개인적으로 하나하나 체계적으로 따라가고 짚어주면서 나름 실습도 겸할 수 있는 강의를 원했고

마지막으로 선택하게 된 게 udemy 강의였다.

 

 

 

(해당 페이지는 구글 서칭을 통해 발견할 수 있는 다양한 블로그 중에서 공부방법을 잘 정리해 놓은 페이지인 것 같아 링크를 공유한다.)

머신러닝 공부 순서, 방법 및 강의 정리

 

 

그 중에서도 아래 강의를 듣기 시작했는데, 생각보다 굉장히 상세하게 설명해주고 넘어가는 편이다.

이론적인 부분부터 실제적인 부분까지,

게다가 중간에 코드가 업데이트 되거나 바뀌면 수정해서 업데이트를 다시 해주는 강사의 친절함까지.

게다가 9만 명이 넘는 사람들의 평가가 4.5가 넘는다는 건 꽤나 높은 신뢰도를 준다.

게다가 대폭 할인행사를 자주하는 편이라 저렴한 가격으로 들을 수 있다.

 

이제 거의 다섯 번째 챕터를 넘어가는 과정이지만, 상당히 만족하는 편

 

 

다만 어느 정도의 영어가 뒷받침 되어야 편할 것이다. 자막이 있긴 한데 코드와 내용 그리고 영어까지 따라가는 것은 입력의 문제가 발생할 수도 있다.

 

아무튼 앞으로의 포스팅은 내 공부와 더불어 차분히 이런 내용들을 정리하여 올려볼 생각이다.