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해당 수업 준비 전 공부해야 할 것이 궁금합니다.
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해당 수업 준비 전 사전 공부해야 할 것이 궁금합니다.
데이터 분석을 중심으로 파이썬을 한 달 정도 공부를 하고 있습니다.
현재 '경사하강법' 모듈을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 것은 하였으나
'경사하강법'이 어떤 의미를 갖고 있는지 내부 로직은 어떻게 작동하는지 이해하지 못 하고 있습니다.
다른 ML기법의 내부 로직이 어떤 절차를 통해서 데이터를 학습하고 예측하는지 그 절차에 대하여 실질적인 이해를 하고 싶습니다.
수학 같은 경우에는 어릴 때부터 좋아했으나 공업수학1까지만 공부하고 대학교 2학년 때 자퇴를 하여 10년간의 공백으로 완전히 다시 공부를 해야 할 것 같습니다.
수업을 듣기 전에 어떤 것을 준비해야 이 수업을 이해 할 수 있을지 교수님께 여쭤보고 싶습니다.
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
Jaehyun Tak님께서 궁금하신 점에 대해 조언을 드리겠습니다.
데이터 분석 및 머신러닝 강의를 수강하기 전에 몇 가지 사전 지식이 도움이 될 수 있습니다:
파이썬 기초: 이미 파이썬을 공부 중이신 점에서 시작은 좋으신 것 같습니다. 파이썬의 주요 라이브러리인
numpy,pandas,matplotlib, 그리고scikit-learn에 익숙해지시면 더 좋습니다.기초 수학: 머신러닝 알고리즘의 기반이 되는 선형대수, 미적분, 확률과 통계의 기초 개념을 다시 복습하시면 더욱 쉽게 이해하실 수 있습니다.
경사하강법: 경사하강법의 원리와 내부 로직을 이해하려면, 미분의 원리에 대한 이해가 필요합니다. 경사하강법은 최적화 알고리즘으로, 함수의 기울기를 이용해 함수의 최저점을 찾는 방식입니다.
머신러닝 기초 지식: 다양한 머신러닝 알고리즘 (예: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 등)과 이들이 데이터를 학습하고 예측하는 방법에 대해 알아보시면 좋습니다.
기본 이론을 학습 후, 실습을 통해 개념을 강화하시는 것도 좋은 방법입니다. 자주 이용해 보시고, 부딪히면서 배우실 수 있습니다. 강의를 통한 배우는 방법 외에도 많은 온라인 리소스와 튜토리얼 등이 있고, 커뮤니티에 질문을 남기는 것도 도움이 됩니다.
더 궁금한 사항이 있으시면, 강의의 수강 전 문의 게시판 등을 통해 직접 교수님께 문의해 보시는 것도 좋습니다.
좋은 학습 경험이 되시길 바랍니다. 화이팅입니다!