머신 러닝 기초: 사례 연구 접근 방식 from Coursera

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인사말

머신 러닝(ML)은 어디에나 있지만 종종 은밀하게 작동합니다.

이 전문화 과정에 대한 소개는 머신 러닝의 힘과 수료 시 개인적으로 개발 및 배포할 수 있는 다양한 지능형 애플리케이션에 대한 통찰력을 제공합니다.

또한 우리가 누구인지, 어떻게 여기까지 왔는지, 지능형 애플리케이션의 미래에 대한 관점에 대해서도 논의합니다.

회귀: 주택 가격 예측

이번 주에는 데이터에서 예측을 수행하는 첫 번째 지능형 애플리케이션을 구축할 것입니다.

우리는 첫 번째 사례 연구의 맥락에서 이 아이디어를 탐구하여 주택 가격을 예측할 것입니다. 여기서 입력 특성(면적, 침실 및 욕실 수 등)에서 연속적인 값(가격)을 예측하는 모델을 생성합니다.

이는 회귀를 적용할 수 있는 많은 분야 중 하나일 뿐입니다. 다른 적용 분야는 의학의 건강 결과, 금융의 주가, 고성능 컴퓨팅의 전력 사용량 예측부터 유전자 발현에 중요한 조절기 분석에 이르기까지 다양합니다.

또한 예측 모델의 성능을 분석하고 Jupyter 노트북을 사용하여 실제로 회귀를 구현하는 방법을 검토합니다.

분류: 감정 분석

한 사람이 쓴 짧은 리뷰에서 경험에 대해 긍정적인 감정을 느꼈는지 부정적인 감정을 느꼈는지 어떻게 추측합니까? 감정을 분석하는 두 번째 사례 연구에서는 입력 특성(리뷰 텍스트, 사용자 프로필 정보 등)에서 클래스(긍정/부정 감정)를 예측하는 모델을 생성합니다. 이 작업은 분류의 예입니다. 광고 타겟팅, 스팸 감지, 의료 진단 및 이미지 분류 등의 광범위한 적용 분야에서 가장 널리 사용되는 머신 러닝 영역입니다. 분류기의 정확도를 분석하고 Jupyter 노트북에서 실제 분류기를 구현하며 캡스톤에 구축 및 배포할 지능형 애플리케이션의 핵심 부분을 먼저 살펴봅니다.

클러스터링 및 유사성: 문서 검색

독자가 특정 뉴스 기사에 관심이 있으며 추천할 만한 유사 기사를 찾고 싶어합니다. 유사성에 대한 올바른 개념은 무엇입니까? 문서를 자동으로 검색하여 가장 유사한 문서를 찾으려면 어떻게 합니까? 처음에 문서를 어떻게 정량적으로 표현합니까?

이 세 번째 사례 연구인 문서 검색에서는 다양한 문서 표현과 가장 유사한 하위 집합을 검색하는 알고리즘을 검사합니다. 또한 유사성(예: 문서 주제)에 의해 문서를 자동으로 그룹화하는 문서의 구조화된 표현을 고려합니다.

실제로 Jupyter 노트북에서 Wikipedia 항목에 대한 지능형 문서 검색 시스템을 구축합니다.

제품 추천

Amazon이 개인화된 제품 추천을 어떻게 구성하는지 궁금하십니까? Netflix에서 시청할 영화를 제안하는 방법은 무엇입니까? Pandora는 스트리밍할 다음 노래를 어떻게 선택합니까? Facebook이나 LinkedIn은 당신이 연결할 수 있는 사람들을 어떻게 찾습니까? 개인화된 콘텐츠를 위한 이러한 모든 기술의 근간에는 협업 필터링이라는 것이 있습니다.

다양한 기술을 사용하여 이러한 추천 시스템을 구축하는 방법을 배우고 장단점을 살펴봅니다.

우리가 조사하는 한 가지 방법은 사용자 및 제품의 특성을 학습하여 권장 사항을 형성하는 행렬 분해입니다. Jupyter 노트북에서 이러한 기술을 사용하여 실제 노래 추천 시스템을 구축합니다.

딥 러닝: 이미지 검색

딥 러닝이 머신 러닝에서 가장 유망한 기술 중 하나로 전 세계적으로 뉴스 거리가 되고 있다는 소식을 들었을 것입니다. 모든 산업은 이미지 태깅, 객체 인식, 음성 인식, 텍스트 분석과 같은 작업을 포함하여 딥 러닝 잠재력을 실현하기 위해 리소스를 할애하고 있습니다.마지막 사례 연구인 이미지 검색에서는 신경망층이 이미지 분류 및 검색 작업에서 인상적인 성능을 제공하는 매우 기술적인(비선형) 특성을 제공하는 방법을 배웁니다. 그런 다음 모델을 학습할 데이터가 거의 없는 경우에도 딥 러닝을 매우 쉽게 사용할 수 있는 전이 학습 기술인 심층 특성을 구성합니다. iPhython 노트북을 사용하여 딥 러닝을 통해 이미지 분류기와 지능형 이미지 검색 시스템을 구축합니다.

맺음말

과정이 끝나면 머신 러닝 도구를 서비스로 전환하는 마지막 단계인 배포에 대해 설명합니다. 또한 머신 러닝 분야가 여전히 직면하고 있는 몇 가지 미결 과제와 머신 러닝이 어디로 향하고 있는지도 논의합니다. 나머지 전문화 과정에 대한 개요와 머신 러닝을 발전시키면서 우리 앞에 놓인 놀라운 지능형 애플리케이션으로 마무리합니다.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

업계와 실제에서 적용 가능한 머신 러닝 기술의 기본 탐구

머신 러닝 개념의 이해에 필수적인 회귀, 분류, 클러스터링 기술 강조

주택 가격 예측, 감정 분석, 문서 검색, 제품 추천, 이미지 검색 등 다양한 실무 사례 연구 통합

궁극적인 애플리케이션 개발을 위한 모델 구축 및 배포까지의 엔드투엔드 머신 러닝 파이프라인 안내

데이터 분석 및 모델 평가를 위한 Python 기반 프레임워크 제공

데이터 과학 및 머신 러닝 분야 초보자 및 경력 개발자 모두에게 적합

Career center

Learners who complete 머신 러닝 기초: 사례 연구 접근 방식 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Machine Learning Engineer

Machine learning engineers build, deploy, and maintain machine learning models. This course provides the skills to develop and implement machine learning models, making it a good fit for a career as a machine learning engineer. You'll learn how to use machine learning techniques to solve real-world problems, which is a key skill for machine learning engineers.

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Data Scientist

Data scientists analyze data to create models and algorithms that solve business problems. This course provides the skills to analyze data and extract meaningful insights, making it an excellent foundation for a career as a data scientist. You'll learn how to use machine learning techniques to automate tasks and make predictions, which are valuable skills for data scientists.

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Data Analyst

Data analysts collect, clean, and analyze data to help businesses make informed decisions. This course provides the skills to analyze data and identify trends, making it a good fit for a career as a data analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to automate data analysis tasks, which is a valuable skill for data analysts.

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Software Engineer

Software engineers design, develop, and maintain software systems. This course provides the skills to develop software applications, making it a good fit for a career as a software engineer. You'll learn how to use machine learning techniques to enhance software applications, which is a valuable skill for software engineers.

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Business Analyst

Business analysts help businesses understand their data and make better decisions. This course provides the skills to analyze data and communicate insights to business stakeholders, making it a good fit for a career as a business analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve data-driven decision-making, which is a valuable skill for business analysts.

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Product Manager

Product managers develop and manage products. This course provides the skills to understand customer needs and develop products that meet those needs, making it a good fit for a career as a product manager. You'll learn how to use machine learning techniques to improve product development, which is a valuable skill for product managers.

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Quantitative Analyst

Quantitative analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. This course provides the skills to develop and implement quantitative models, making it a good fit for a career as a quantitative analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve financial analysis, which is a valuable skill for quantitative analysts.

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Operations Research Analyst

Operations research analysts use mathematical and statistical models to improve business processes. This course provides the skills to develop and implement operations research models, making it a good fit for a career as an operations research analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve business operations, which is a valuable skill for operations research analysts.

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Insurance Analyst

Insurance analysts use data to assess risk and set insurance rates. This course provides the skills to analyze data and identify risk factors, making it a good fit for a career as an insurance analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve insurance analysis, which is a valuable skill for insurance analysts.

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Statistician

Statisticians use data to make inferences about the world. This course provides the skills to collect, analyze, and interpret data, making it a good fit for a career as a statistician. You'll learn how to use machine learning techniques to improve statistical analysis, which is a valuable skill for statisticians.

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Financial Analyst

Financial analysts use financial data to make investment recommendations. This course provides the skills to analyze financial data and identify investment opportunities, making it a good fit for a career as a financial analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve financial analysis, which is a valuable skill for financial analysts.

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Marketing Analyst

Marketing analysts collect and analyze data to help businesses understand their customers and develop marketing campaigns. This course provides the skills to analyze data and identify customer trends, making it a good fit for a career as a marketing analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve marketing campaigns, which is a valuable skill for marketing analysts.

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Risk Analyst

Risk analysts use data to assess risk and develop risk management strategies. This course provides the skills to analyze data and identify risk factors, making it a good fit for a career as a risk analyst. You'll learn how to use machine learning techniques to improve risk analysis, which is a valuable skill for risk analysts.

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Data Engineer

Data engineers build and maintain the infrastructure that stores and processes data. This course provides the skills to design and implement data engineering systems, making it a good fit for a career as a data engineer. You'll learn how to use machine learning techniques to improve data engineering processes, which is a valuable skill for data engineers.

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Database Administrator

Database administrators manage and maintain databases. This course provides the skills to design and implement database systems, making it a good fit for a career as a database administrator. You'll learn how to use machine learning techniques to improve database performance, which is a valuable skill for database administrators.

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