기계 학습은 의료, 금융 및 기술을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으키며 빠르게 성장하는 분야입니다. 대량의 데이터를 분석하고 예측 및 결정을 내리는 능력을 갖춘 기계 학습은 데이터 과학 또는 인공 지능 분야의 경력에 관심이 있는 모든 사람에게 필수적인 기술입니다.
기계 학습에 대해 자세히 알아보고 싶다면 운이 좋을 것입니다! 세계 최고의 일부 대학에서 제공하는 고품질 코스가 온라인에 많이 있습니다. 이 기사에서는 최고의 대학에서 제공하는 10개의 무료 기계 학습 과정을 소개합니다. 이 과정은 기계 학습의 기초부터 고급 기술에 이르기까지 다양한 주제를 다루며 모든 수준의 학습자에게 적합합니다. 기계 학습을 시작하려는 초보자든 지식을 심화하려는 숙련된 데이터 과학자든 이 목록에서 흥미로운 내용을 찾을 수 있을 것입니다. 자, 시작하겠습니다!
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코스 링크 : https://lnkd.in/dChzX6dZ
첫 번째 과정은 UC Berkeley의 기계 학습 과정 입문 과정입니다. 이 과정은 특히 초보자에게 기계 학습 분야에 대한 매우 좋은 소개입니다. 다음과 같은 각 기계 학습 작업에 대한 가장 중요한 기계 학습 알고리즘을 다룹니다.
- 분류: 지원 벡터 머신(SVM), 가우시안 판별 분석(선형 판별 분석, LDA 및 XNUMX차 판별 분석, QDA), 로지스틱 회귀, 결정 트리, 신경망, 합성곱 신경망, 부스팅 및 K 최근접 이웃.
- 회귀: 최소 자승 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다항식 회귀, 릿지 회귀, 올가미.
- 클러스터링: k-클러스터링, 계층적 클러스터링, 스펙트럼 그래프 클러스터링을 의미합니다.
초보자이고 기계 학습 개념의 기초에 탄탄한 기반을 구축하고 싶은 경우. 이 과정은 완벽한 선택이 될 것입니다.
예상 소요 시간: 30시간
강사: 조나단 슈척
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/dH8ktatw
두 번째 과정도 카네기 멜론 대학의 기계 학습 입문 과정입니다. 이 과정은 이론적 및 실제적 방법 모두에서 더 많은 기계 학습 알고리즘을 다룹니다. 베이지안 네트워크, 의사 결정 트리 학습, SVM, 통계적 학습 방법, 자율 학습 알고리즘, 딥 러닝 입문, 강화 학습과 같은 가장 중요한 기계 학습 알고리즘을 다룹니다.
그 외에도 이 과정은 PAC 학습 프레임워크, 베이지안 학습 방법, 마진 기반 학습 및 Occam's Razor와 같은 중요한 개념을 다룹니다.
이 과정은 기계 학습 분야에서 연구하거나 일하는 사람들에게 현재 필요한 방법론, 기술, 수학 및 알고리즘에 대한 철저한 기초를 제공하도록 설계되었습니다.
예상 소요 시간: 50 시간
강사: 톰 미첼 & 마리아-플로리나 발칸
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/d4FzSKpJ
세 번째 과정은 스탠포드에서 가르치는 유명한 Andrew NG의 기계 학습 과정입니다. 이 과정은 이론적 및 실제 기계 학습 기술에 중점을 둡니다. 가장 중요한 기계 학습 알고리즘을 이해할 뿐만 아니라 이를 처음부터 구축하고 구현하는 방법도 배우게 됩니다. 마지막으로 기계 학습 및 AI와 관련된 업계의 혁신 모범 사례에 대해 배웁니다.
참고: Andrew NG가 가르치는 Coursera에서 사용할 수 있는 이 과정의 새 버전이 있습니다. 여기에서 찾을 수 있습니다.
예상 소요 시간: 60 시간
강사: 앤드류 응 |
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/dUhbEyBx
네 번째 과정은 Caltech의 Machine Learning & Data Mining 과정입니다. 이 과정은 기계 학습 및 데이터 마이닝에서 가장 널리 사용되는 방법을 다루며 이러한 방법을 실제로 적용하는 방법에 대한 확실한 이해를 개발하는 데 더 중점을 둡니다. 그 외에도 심층 생성 모델과 같은 최근 연구 개발 중 일부를 다룹니다.
예상 소요 시간: 30 시간
강사: 유이송
난이도:
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/d4zZZJ5h
이 목록의 다섯 번째 과정은 Caltech의 Learning from Data 과정입니다. 이 과정은 이야기와 같은 방식으로 학습 이론에 더 중점을 두고 학습이란 무엇이며 기계가 학습할 수 있는 방법과 같은 주제를 다룹니다. 또한 이론과 실습의 균형을 맞추고 기계 학습을 위한 중요한 수학적 기초도 다룹니다.
예상 소요 시간: 30 시간
강사: 야세르 아부-모스타파 교수
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/dtSjQ22i
이 목록의 여섯 번째 과정은 Cornell University의 지능형 시스템을 위한 기계 학습 과정입니다. 이 과정은 기계 학습 분야에 대한 광범위한 소개를 제공하고 기계 학습 여정을 시작하는 데 가장 중요한 기계 학습 알고리즘과 개념을 소개합니다.
예상 소요 시간: 30시간
강사: 킬리안 와인 버거
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://lnkd.in/dv8-7EFE
우리 목록의 일곱 번째 과정은 토론토 대학의 대규모 기계 학습 과정입니다. 이 과정은 고급 수준이며 수학적 성숙도가 합리적인 수준의 대학원생을 위해 설계되었습니다. 이 과정은 회귀 및 분류를 위한 선형 방법과 같은 기본 기계 학습 방법으로 시작한 다음 베이지안 네트워크, Markov 임의 필드 및 고급 방법과 같은 통계적 기계 학습 방법에 대해 자세히 설명합니다.
예상 소요 시간: 20시간
강사: 러스 살라후트디노프
난이도: Advnaced
과정 자료:
코스 링크 : https://www.youtube.com/@user-yd6im1cq5k/about
이 목록의 여덟 번째 과정은 Carnegie Mellon University의 대규모 데이터 세트를 사용한 기계 학습 과정입니다. 이 과정은 이전 과정과 비슷한 문제에 접근하지만 더 심오한 방식으로 접근합니다. 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 기계 학습 시스템을 구축하는 방법에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 세트로 작업하는 것은 다음과 같은 여러 가지 이유로 어렵습니다.
- 모델을 처리하고 교육하는 데 계산 비용이 많이 듭니다.
- 시각화하고 이해하는 것은 어렵습니다.
- 대규모 데이터 세트는 어떤 학습 방법이 가장 정확한 예측을 생성하는지에 따라 다른 동작을 표시합니다.
대규모 데이터 세트를 다루는 이 처리를 기반으로 다음을 포함하는 다양한 확장 가능한 학습 기술이 필요합니다.
- 스트리밍 학습 기술
- map-reduce와 같은 병렬 인프라
- 학습 방법에 대한 메모리 요구 사항을 줄이기 위한 기능 해싱 및 블룸 필터.
예상 소요 시간: 40시간
강사: 윌리엄 코헨
난이도: 고급
과정 자료:
코스 링크 : http://tensorlab.cms.caltech.edu/users/anima/cms165-2020.html#
아홉 번째 과정은 Caltech에서 제공하는 기계 학습 및 통계적 추론의 기초입니다. 이 과정은 기계 학습 및 통계적 추론의 핵심 개념을 다룹니다. 다루는 기계 학습 개념은 다음과 같습니다.
- 스펙트럼 방법
- 비볼록 최적화
- 확률 모델
- 대표이론
다루는 통계적 추론 주제는 다음과 같습니다.
- 탐지 및 추정
- 충분한 통계
- Cramer-Rao 경계
- 라오-블랙웰 이론
- 변이 추론
이 과정은 분석, 확률, 통계 및 기본 프로그래밍에 익숙하다고 가정합니다.
예상 소요 시간: 30시간
난이도: 초급
과정 자료:
코스 링크 : https://ocw.mit.edu/courses/18-409-algorithmic-aspects-of-machine-learning-spring-2015/
이 목록의 열 번째이자 마지막 과정은 MIT에서 제공하는 기계 학습의 알고리즘 측면 과정입니다. 이 과정은 기계 학습에서 발생하는 알고리즘 문제를 중심으로 구성됩니다. 최신 기계 학습 시스템은 항상 입증 가능한 보장이 없는 알고리즘 위에 구축되며 작동 시기와 이유는 논쟁의 대상입니다. 이 수업에서는 기본적인 기계 학습 문제에 대해 엄격하게 성능을 분석할 수 있는 알고리즘을 설계하는 데 중점을 둘 것입니다.
강사: 안쿠르 모이트라 교수
예상 소요 시간: 50 시간
난이도: 초급
과정 자료:
결론적으로, 세계 최고의 일부 대학에서 제공하는 온라인에서 사용할 수 있는 무료 기계 학습 과정이 많이 있습니다. 이 과정은 기계 학습의 기초부터 고급 기술에 이르기까지 다양한 주제를 다루며 모든 수준의 학습자에게 적합합니다. 머신 러닝을 시작하려는 초보자이든 지식을 심화하려는 숙련된 데이터 과학자이든 관계없이 이 10가지 무료 머신 러닝 과정 목록에서 흥미로운 내용을 찾을 수 있을 것입니다. 이러한 리소스를 활용하여 빠르게 성장하는 기계 학습 분야에서 성공하는 데 도움이 되는 귀중한 기술과 지식을 배울 수 있습니다.
유세프 라파트 컴퓨터 비전 연구원 및 데이터 과학자입니다. 그의 연구는 의료 응용 프로그램을 위한 실시간 컴퓨터 비전 알고리즘 개발에 중점을 둡니다. 또한 마케팅, 재무 및 의료 분야에서 3년 이상 데이터 과학자로 근무했습니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/02/10-free-machine-learning-courses-top-universities.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-free-machine-learning-courses-from-top-universities
