JetBrains Academy의 Math for Machine Learning 트랙

Jessie Cho

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머신러닝(ML)은 오늘날 모든 분야에 활용되고 있습니다. 머신러닝을 이용하면 지속적으로 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아 악성코드 및 내부 위협을 더 잘 감지할 수 있습니다. 또한 생산성 및 서비스 품질을 개선할 수 있을 뿐 아니라 취향에 맞는 영화를 추천받아 즐거움을 얻기도 합니다. 많은 사람들이 이러한 ML의 가능성에 이끌려 머신러닝의 세계에 입문했으나, ML용 알고리즘 및 프로그램을 짜기란 쉽지 않고, 상당한 수학적 지식이 있어야 합니다.

이에 JetBrains Academy는 Math for Machine Learning을 출시했습니다! 이 트랙에서는 머신 러닝 모델 개발에 필요한 기초 지식을 다질 수 있습니다. 복잡한 수학적 개념이 읽기 쉬운 이론으로 세분화되어 있으며 실습 과제가 수반됩니다.

시작하기

학습 내용

이 트랙에서는 선형 회귀부터 경사 하강법까지 머신러닝의 작동 방식을 확인하고 머신러닝에서 중요한 회귀 과업을 한층 깊게 이해할 수 있습니다. 그뿐 아니라 이 트랙을 통해 배울 수 있는 내용은 다음과 같습니다.

✅ 집합과 수치 함수의 핵심을 학습합니다.
✅ 선형 회귀 및 분류 작업과 확률의 관련성을 알아봅니다.
✅ 최적화 문제를 익히고, 미분과 최적화의 관련성을 알아봅니다.
✅ 벡터와 행렬을 학습하고 해당 개념이 선형 회귀 문제 해결에 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.
✅ 경사 하강법의 개념과 로지스틱 회귀에 해당 개념을 적용하는 방법을 알아봅니다.

현재 이 트랙에 포함된 프로젝트는 없습니다. 하지만 유용한 교육 이론과 난이도가 다양한 여러 실습 과제를 제공합니다.

다음 단계

현재 JetBrains Academy에서 제공되는 머신러닝 트랙은 Math for Machine Learning 및 Introductory Machine Learning in Python이라는 두 가지 트랙입니다. 머신러닝에 및 머신러닝 전문가가 되는데 필요한 기술을 심층적으로 이해하려면, 두 트랙 모두 순서와 상관없이 완료하는 것이 좋습니다.

Math for Machine Learning 트랙은 머신러닝에 필요한 수학적 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 한편 Introductory Machine Learning in Python 트랙은 머신러닝 알고리즘의 주요 유형에 대한 명확한 이해와 NumPy, pandas 및 scikit-learn과 같은 Python 라이브러리를 중점으로 다룹니다.

트랙 완료 시 이름이 작성된 수료증이 제공됩니다. 수료증은 JetBrains Academy 프로필에서 언제든지 다운로드 가능하며, 이력서나 LinkedIn 프로필에 추가할 수도 있습니다.

트랙 완료 후 경력

주니어 머신러닝 엔지니어로 경력을 시작하는 데 관심이 있다면 이 트랙이 도움이 될 겁니다! 통계, 데이터 시각화 기술 및 SQL 관련 지식을 추가로 습득하면 데이터 분석가 또는 데이터 과학자로 일할 수도 있습니다.

JetBrains Academy에서 머신러닝을 즐겁게 학습하시길 바랍니다. 질문이 있거나 피드백을 공유하고 싶은 경우 아래에 댓글을 남기거나 academy@jetbrains.com으로 문의해 주세요.

늘 여러분을 응원합니다!

JetBrains Academy 팀

게시물 원문 작성자

Anastasia Khramushina

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