찌질하게 리뷰하는 남자

이번 주차에 배운 내용의 분량이 지금까지 강의 중에 가장 많은 것 같습니다. 앤드루 응 교수님께서 괜히 이렇게 갑자기 분량을 늘릴 일은 없습니다. 아마 배우는 패턴이 비슷해지기 때문인 것 같습니다. 머신러닝에서 학습 과정의 전체적인 구조는 변화하지 않기 때문에 이런 패턴으로 배우는 것 같습니다. 같은 패턴에서 수학 공식이 달라지는 식으로 변주되기 때문에 배움에 편의성이 생겨 강의 분량이 많아지는 것 같습니다. 학습의 패턴은 다음과 같습니다. Hypothesis -> Cost Function -> Descent Gradient 이번 주차에 배운 내용들 Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Cost Function(logistic regre..

2주 차부터는 본격적으로 코딩도 하기 시작합니다. 저에게는 생소하지만 'Matlab'에서 'Octave'라는 도구로 코드를 짜게 됩니다. 사실 코드라기보다는 수업에서 배운 수학 공식 및 데이터를 편집하는 용도의 도구라고 여기면 될 것 같습니다. 2주 차 수업의 절반은 슬라이드를 띄워 놓고 강의를 했다면 나머지 절반은 'Octave'로 데이터를 가공하고 연산하는 방법을 배웁니다. 난생처음 보는 툴이기 때문에 튜토리얼들을 정신없이 읽다 보면 시간이 금방 갑니다. 2주 차에서 배운 내용들 Multiple Features Gradiemt Descent for Multiple Variables Feature Scaling Learning Rate Polynomial Regression Normal Equation..

왜 듣냐? 저는 지난 6개월간 Fast Campus에서 AI 기반 데이터 사이언티스트 양성 과정에 참여해서 이것저것 허겁지겁 배우는 시간을 가졌습니다. 허겁지겁 배우느라 찍먹 하는 기분이 굉장히 컸는데 기본부터 다시 닦을 겸 취업하기 전까지 수료증 하나라도 더 받을 겸 해서 코세라(Coursera)의 머신러닝(Machine Learning) 강의를 수강하게 되었습니다. 코세라(Coursera)는 위키피디아에 의하면 스탠퍼드 대학교의 컴퓨터 공학 교수인 '앤드류 응', '대프니 콜러'가 비싼 등록금을 내지 못하거나, 교육의 기회를 가질 수 없는 사람들을 위해 만든 온라인 강의 사이트입니다. 딱 저에게 맞는 사이트입니다. 전 세계 대학들이 강의를 제공하니 머신러닝 외에 다른 것을 배우고 싶은 사람들에게도 좋..