[머신러닝 단기집중과정] 주요 개념 및 도구 안내

주요 개념 및 도구#

머신러닝 단기집중과정에서는 다음과 같은 개념과 도구를 설명하고 적용합니다.
자세한 내용은 공식 홈페이지를 확인해주세요!

수학#

대수학

• 변수, 계수, 함수
• 선형 방정식. 예: 
• 로그 및 로그 방정식. 예: 
• 시그모이드 함수

선형 대수학

• 텐서 및 텐서 차수

• 행렬 곱셈

  삼각법

• Tanh (활성화 함수에 설명됨, 사전 지식이 필요하지 않음)

통계

• 평균, 중앙값, 이상점, 표준 편차
• 히스토그램을 읽을 수 있는 능력

적분학(선택 사항, 고급 주제의 경우)

• 미분의 개념 (실제로 미분을 계산할 필요는 없습니다.)
• 경사도 또는 기울기
• 편미분 (경사도와 긴밀한 관련이 있음)
• 연쇄 법칙 (신경망 학습 시 역전파 알고리즘을 완전히 이해하기 위해 필요함)

Python 프로그래밍#

기본 Python: 다음과 같은 Python 기본 사항이 Python 가이드에 설명되어 있습니다.

• 위치 및 키워드 매개변수를 사용한 함수 정의 및 호출
• 사전, 목록, 세트(만들기, 액세스, 반복)
• for 루프, 반복 변수 여러 개를 사용한 for 루프(예: for a, b in [(1,2), (3,4)])
• if/else 조건부 블록 및 조건식
• 문자열 형식 지정 (예: '%.2f' % 3.14)
• 변수, 할당, 기본 데이터 유형 (int, float, bool, str(ing))
• pass 문

중급 Python: 다음과 같은 고급 Python 기능도 Python 가이드에 설명되어 있습니다.

• 목록 이해
• 람다 함수

Google 외 타사 Python 라이브러리#

머신러닝 단기집중과정 코드 예에서는 타사 라이브러리의 다음과 같은 기능을 사용합니다.
이러한 라이브러리에 관한 사전 지식은 필요하지 않습니다.
필요할 때 알아야 하는 것을 찾을 수 있습니다.

Matplotlib(데이터 시각화용)

• pyplot 모듈
• cm 모듈
• gridspec 모듈

Seaborn(히트맵용)

• heatmap 함수

Pandas(데이터 조작용)

• DataFrame 클래스

NumPy(낮은 수준의 수학 연산용)

• linspace 함수
• random 함수
• array 함수
• arange 함수

scikit-learn(평가 측정항목용)

• metrics 모듈

Bash 터미널/Cloud Console
:로컬 머신이나 Cloud Console에서 프로그래밍 실습을 실행하려면 쉽게 명령줄을 사용할 수 있어야 합니다.

• Bash 참조 매뉴얼
• Bash Cheatsheet
• 셸 알아보기