기계 학습 기술 향상: 수학 및 통계 무료 강좌

기계 학습의 세계에 뛰어들고 싶지만 수학과 통계에 압도되는 느낌이 드시나요? 걱정 마세요, 당신만 그런 것이 아닙니다! 많은 열망 있는 데이터 과학자들이 이러한 주제를 힘들게 여깁니다. 좋은 소식은, 탄탄한 기반을 쌓는 데 도움이 되는 수많은 무료 온라인 과정이 있다는 것입니다. Coursera: 앤드류 응의 기계 학습: 이 전설적인 과정은 기계 학습 개념을 소개할 뿐만 아니라 강력한 수학적 기반도 제공합니다. 임페리얼 칼리지 런던의 기계 학습 수학: 수학적 개념에 대해 깊이 파고들고 싶다면 이 과정이 훌륭한 선택입니다. edX: 마이크로소프트의 기계 학습 소개: 이 과정은 기계 학습 기본 사항과 필요한 수학적 지식을 결합한 균형 잡힌 접근 방식을 제공합니다. 컬럼비아 대학의 데이터 과학 기초: 통계와 기계 학습을 포함한 데이터 과학에 대한 더 넓은 관점이 이 과정에서 제공됩니다. MIT OpenCourseWare: 알고리즘 소개: 기계 학습에 대한 것이 아니지만 이 과정은 기계 학습 개념을 이해하는 데 필수적인 알고리즘과 데이터 구조에 대한 탄탄한 기반을 마련합니다. 확률과 확률 변수: 확률 이론에 대한 심층적인 연구는 많은 기계 학습 알고리즘을 이해하는 데 필수적입니다. 칸 아카데미: 선형 대수: 기계 학습의 기본 주제인 선형 대수를 배우는 데 유용한 리소스입니다. 미적분: 또 다른 필수적인 수학적 개념인 미적분은 칸 아카데미에서 자세히 다룹니다. 통계와 확률: 통계와 확률에 대한 탄탄한 이해는 데이터 분석과 기계 학습에 필수적입니다. 이러한 과정이 가치 있는 리소스를 제공하지만 이러한 주제를 마스터하는 데는 지속적인 연습과 실습 경험이 핵심임을 기억하세요. 기본 사항부터 시작해서 자신감이 생기면 점차 복잡성을 높이세요. 헌신과 적절한 리소스를 바탕으로 숙련된 기계 학습 실무자가 되는 길로 나아가게 될 것입니다. 즐거운 학습이 되시길 바랍니다!