머신러닝 수업은 정보로부터 “학습”하여 질의에 응답하는 능력을 갖추고 있습니다. 머신러닝 교육을 실현하려면 학습자가 부주의할 수 있는 아이디어를 학습할 수 있는 꾸준한 노력과 그 기반이 되는 표준을 확실히 이해하는 데 많은 시간을 투자해야 합니다.
1. 숫자에 집중하세요
여러분이 숫자나 측정 단위를 자주 피하는 특정 개인과 비슷하다고 가정하면, 그 시점에서 저는 여러분에게 희망적인 소식을 전해드리겠습니다.
머신 러닝 목적으로 정보를 처리하려면 전문 분석가가 될 필요는 없습니다.
그렇기는 하지만, 머신 러닝에 정보를 성공적으로 적용하거나 활용하는 방법과 시기를 알아내는 데 도움이 되는 몇 가지 측정 가능한 아이디어가 필요합니다.
학습에 집중할 수 있는 이상적인 측정 가능한 학습의 일부는 다음과 같습니다.
평균과 차용
사실적 선택 가설
재발
평균 제곱 오차, 최소 제곱
2. 프로그래밍 언어에 익숙해지세요
프로그래밍 언어를 배우는 것은 길고 어려운 과정처럼 보일 수 있지만, 꼭 그럴 필요는 없습니다. 핵심은 Python이나 R처럼 유명하고 배우기 쉬우며, 일반적으로 정보 분석 및 머신러닝에 사용되는 프로그래밍 언어를 찾는 것입니다.
프로그래밍 언어와 머신 러닝에 어떻게 적용되는지 처음 접하는 초보자라면 머신 러닝 과정을 통해 배울 수 있습니다. 이 과정만으로도 시계열 표시, 재발 등의 개념을 활용하여 머신 러닝 계산을 발전시키는 방법을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로그래밍 언어는 사실적 이유로 정보를 분석하고 제어하는 데 사용되므로 머신 러닝 인증 언어로 “소통”하는 방법을 알아내야 합니다.
3. 목표를 제시하세요
머신 러닝은 풍부하고 광범위하며 머지않아 계속 성장할 것입니다. 이러한 이유로, 배우는 동안 평생 동안 압도당하고 중심을 잃을 가능성이 있습니다. 사업의 어떤 특정 영역에 집중할지, 어떤 도구를 사용할지, 머신 러닝을 통해 해결하고 싶은 문제는 무엇인지 등을 생각해 볼 수 있습니다. 이러한 요소들을 머신 러닝을 정복하기 위한 여정의 나침반으로 활용할 수 있습니다.