【한글자막】 머신러닝의 모든 것 with AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025]

이 설명은 Coursera에서 제공하는 "각종 모델에 대한 이론 및 데이터 실습"에 대한 개요를 안내하는 문장입니다. 해당 강의는 다음과 같은 주제들을 포괄적으로 다루며, 각각의 기계학습 및 데이터사이언스 모델에 대한 이론적인 이해와 함께 실습을 통해 각 알고리즘의 작동 원리를 경험할 수 있도록 설계되었습니다.

강의는 다음과 같은 구성으로 이루어집니다:

1. 단순선형회귀, 다중선형회귀, 다항회귀: 이 부분에서는 회귀 분석의 기본적인 형태부터 시작하여 모델을 좀 더 복잡한 형태로 확장하며, 각 모델의 특성과 어떻게 데이터에 적용할 수 있는지를 배웁니다.

2. SVM (Support Vector Machine), 의사결정 트리, 랜덤 포레스트: 분류 문제에 적합한 모델들을 소개하며, SVM의 선택과 커널 함수의 중요성, 그리고 의사결정 트리와 랜덤 포레스트의 예측 방식에 대해 이해합니다.

3. 로지스틱 회귀, K-NN, 나이브 베이즈: 분류 문제를 위한 다양한 모델들을 배우며, 각 모델의 장단점과 어떻게 데이터에 적용할 수 있는지를 살펴봅니다.

4. 클러스터링 (k-means 클러스터링, Hierarchical 클러스터링): 데이터 내의 자연적으로 그룹화되는 패턴을 찾는 방법을 배우며, 클러스터링 알고리즘의 차이점과 각각의 장점을 탐구합니다.

5. 연관 규칙 학습 (Apriori, Eclat): 데이터 내의 변수 간의 상관관계를 발견하고 활용하는 기법을 소개합니다.

6. 강화 학습 (UCB, 톰슨 샘플링): 강화학습의 기본 개념과 전략을 이해하며, 특정 문제에 적합한 강화학습 알고리즘을 선택하는 방법을 배웁니다.

7. 각종 모델의 성능 평가: 모델을 평가하고 비교하는 방법을 학습합니다.

8. Python 및 R 코드 템플릿: 강의에서 배운 내용을 직접 적용할 수 있는 실제 코드 예제를 제공합니다.

이 강의는 데이터사이언스 및 머신러닝에 대한 기초부터 심화 단계까지 폭넓은 내용을 포괄적으로 다루며, 학습자가 실제 데이터를 사용하여 모델을 구축하고 평가해보는 실습 경험을 제공합니다. Kirill Eremenko와 Hadelin de Ponteves에 의해 교육되어, 이 강좌는 Coursera 플랫폼에서 많은 학습자들에게 신뢰받는 자료로 사용되고 있습니다.