머신러닝 기초 과정에는 numpy, pandas, Keras와 같은 ML 라이브러리를 사용하는 여러 프로그래밍 연습이 포함되어 있지만 주로 ML 개념을 가르치는 데 중점을 두고 있으며 ML API는 심층적으로 다루지 않습니다. 추가 Keras 리소스는 Keras 개발자 가이드를 참고하세요.
머신러닝 단기집중과정을 시작하기 전에 사전 작업 및 필수사항 섹션을 읽고 모든 모듈을 완료할 준비가 되었는지 확인하세요.
사전 작업
머신러닝 단기집중과정을 시작하기 전에 다음을 실행하세요.
머신러닝을 처음 접하는 경우 머신러닝 소개를 수강하세요.
이 짧은 셀프 스터디 과정에서는 기본적인 머신러닝 개념을 소개합니다.
NumPy를 처음 사용하는 경우 이 과정에 필요한 모든 NumPy 정보를 제공하는 NumPy 초고속 튜토리얼 Colab 연습을 진행하세요.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-01-28(UTC)"],[[["Google's Machine Learning Crash Course offers a flexible learning experience for users with varying levels of machine learning expertise, including beginners, those seeking a refresher, and experienced practitioners."],["The course requires prework, such as familiarity with Python, NumPy, and pandas, and has prerequisites in algebra, linear algebra, statistics, and optionally, calculus, to fully grasp the concepts."],["While focusing on core ML concepts, the course incorporates practical programming exercises using libraries like NumPy, pandas, and Keras but doesn't delve deep into specific ML APIs."],["Learners are encouraged to complete the prework, including an introductory machine learning course and tutorials for NumPy and pandas, to ensure preparedness."],["The course leverages the Colaboratory platform, offering browser-based programming exercises that require no setup and are best experienced on Chrome or Firefox desktops."]]],[]]
