[Day 1] Machine Learning course by caltech
안녕하세요!
모험을 시작했습니다!
오늘은 기초 머신러닝 지식을 복습해 보도록 했으며 California Institute of Technology의 Yaser Abu-Mostafa 교수님이 진행된 머신러닝 강의를 봤다. 과정은 강의 18개를 포함하며 교수는 가장 유명하고 높이 평가 받는 Yaser Abu-Mostafa이다. 강의는 2012년에 진행했는데도 머신러닝 기초 지식과 기초 개념 배우려면 도움이 될 거 같다. 이 강의를 우연히 찾게 되었는데 첫 강의부터 교수님을 마음에 딱 들어서 계속 봤다. 강의가 굉장히 재미있어서 오늘 1번부터 11번까지 강의를 다 공부했고 내일 끝낼 거 같다.
머신러닝 왕초보 아닌데도 그런 강의가 좋다고 생각한다.
Each lecture was filled with different math functions and math explanations, and the lecturer explained it all very well, step by step, and looking back at it, it seems complicated in the end, but during the lecture the explanations were very clear.
강의 내용이 다음과 같다.
1. 학습 문제
3. 선형 모델 I
4. 실수 및 노이즈
5. 훈련 대 테스팅
6. 일반화 이론
7. The VC dimension
9. 선형 모델 Il
- "If you look at linear models, you can think of them as an economic car. They get you where you want to go and they dont consume a lot of gas. You may not be very proud of them, but they actually do the job. It is remarkable how often they succeed on their own and they are sufficient to get you the learning performance that you want. Try to use them first and see if they achieve what you want." - an interesting quote from the professor. As I am learning, it might be useful to always at the start, just use a simple linear model for whatever I am doing, just to see its performance.
10. 신경망
11. 과적합
남아 있는 강의 공부히가 잔뜩 기대한다! 위 사진은 강의 영상에서 포함되는데 그렇게 하기보다 메모도 하면 이런 글을 올릴 때 좋을 거 같다.
내일 뵐게요!
