경력을 가속화하는 9가지 최고의 기계 학습 과정 [2023]

기계 학습 전문가의 연봉 및 학습 방법

미국 내 기계 학습 엔지니어의 평균 기본 급여는 약 $152,466에 달하며, 이베이(eBay), 스냅(Snap Inc.), 크루즈(Cruise)와 같은 유명 기업에서는 연간 $200,000 이상을 벌 수 있습니다. 데이터에 대한 관심이 있다면, 현재 사회가 데이터를 기반으로 운영되기 때문에 머신 러닝 분야는 매우 유망한 직업 선택입니다. 이러한 추세로 인해 데이터 과학자와 머신 러닝 전문가에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다.

머신 러닝 학습을 위한 최적의 방법과 자료를 찾는 데 어려움을 느끼십니까? 구글에서 데이터 과학 학습 자료를 검색할 때 끝없이 스크롤해야 하는 상황을 경험했을 것입니다. 기술 습득을 위해서는 체계적인 학습 과정이 필수적이며, 머신 러닝 또한 예외는 아닙니다. 따라서, 이 분야 전문가로부터 배울 수 있는 최고의 머신 러닝 강좌 목록을 준비했습니다.

온라인 강좌를 최대한 활용하는 방법

온라인 학습을 선택했다면 다음 팁들을 참고할 가치가 있습니다.

자기 동기 부여: 온라인 학습은 높은 수준의 자기 훈련이 필요합니다. 기존 수업과는 달리, 온라인 강좌는 학습 진행에 대한 책임감이 부족할 수 있으므로, 스스로 학습 진도를 관리하는 것이 중요합니다. 학습 진척 상황을 소셜 미디어에 공유하거나 친구에게 알리는 등의 방법으로 동기 부여를 유지할 수 있습니다.

토론 참여: 강좌 동료들과 학습 내용을 공유하고, 학습 중 발생한 오류에 대해 질문하거나, 학습 진도가 앞선 경우 조언을 제공하십시오. 이러한 상호작용은 학습 과정에서 흔히 발생하는 어려움을 극복하고 자료를 더 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.

질문하기: 일부 온라인 강좌는 질의응답 시간을 제공하며, 다른 강좌에서는 질문이 있을 때 강사에게 직접 연락할 수 있는 이메일 주소를 제공합니다. 적극적인 학습 자세를 유지하고, 해결해야 할 문제나 이해하기 어려운 개념에 갇혀 있다면 주저하지 말고 도움을 요청하십시오.

시간 관리: 단기 목표를 설정하여 학습 목표를 달성하십시오. 주간 목표를 세우고 매일 학습해야 할 양을 결정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 학습 진도를 효과적으로 관리하고 정해진 시간 내에 강좌를 완료할 수 있습니다.

업계에서 바로 활용 가능한 기술과 지식을 개발하려면 최고의 머신 러닝 온라인 강좌를 수강하십시오. 지금 바로 이 강좌들을 살펴보세요!

머신 러닝 전문화 과정

코세라(Coursera)에서 스탠퍼드 대학교가 제공하는 이 머신 러닝 전문화 과정을 통해 인공지능의 기초를 다지고 실용적인 머신 러닝 기술을 탐구할 수 있습니다.

이 강좌는 딥러닝(DeepLearning.AI) 설립자이자 코세라 공동 창립자인 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 진행합니다. 그의 경력만으로도 이 강좌를 선택해야 할 충분한 이유가 될 것입니다.

이 전문화 과정은 지도 학습(Supervised Machine Learning)을 시작으로 총 3개의 강좌로 구성되어 있습니다. 기본 및 파생 지도 학습 알고리즘을 배우면서 지도 학습에 대한 탄탄한 기초를 다질 수 있습니다. 다음으로, 신경망 및 다중 클래스 모델 구축에 중점을 둔 고급 알고리즘을 학습합니다. 마지막으로 비지도 머신 러닝 강좌에서는 클러스터링을 깊이 있게 탐구하고 추천 시스템을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.

학습 내용:

• 회귀
• 분류
• 고급 ML 알고리즘
• 인공신경망
• 추천 시스템
• 텐서플로우(TensorFlow)

파이썬을 이용한 머신 러닝

IBM에서 제공하는 '파이썬을 이용한 머신 러닝' 강좌는 다양한 머신 러닝 알고리즘과 파이썬에서의 구현 방법을 소개합니다.

이 강좌는 IBM 데이터 과학 전문가 및 IBM AI 전문가를 포함하여 IBM의 주요 데이터 과학 인증 프로그램의 일부입니다. 이 강좌는 IBM의 수석 데이터 과학자 사히드 아가보조르기(Saheed Aghabozorgi)와 IBM의 데이터 과학자 조셉 산타르칸젤로(Joseph Santarcangelo)가 담당합니다.

수강생 13,000명 이상이 5점 만점에 4.7점을 부여한 이 최고 수준의 머신 러닝 강좌는 많은 데이터 과학 애호가와 학생들에게 인기 있는 선택입니다. 특히, 강좌의 마지막 모듈은 프로젝트를 통해 실제 경험을 얻을 수 있도록 구성되어 있습니다.

학습 내용:

• 머신 러닝
• 파이썬
• SciPy 및 scikit-learn
• 회귀
• 분류
• 계층적 클러스터링

머신 러닝 입문

머신 러닝 입문 강좌는 초급 또는 중급 수준의 데이터 전문가가 알아야 할 모든 내용을 다룹니다.

이 입문 강좌는 유다시티(Udacity)의 데이터 분석가 나노 학위 프로그램의 일부입니다. 이 무료 머신 러닝 강좌를 통해 나노 학위가 투자할 가치가 있는지 확인해 보십시오.

이 강좌는 데이터 조사, 관련 특징 추출, 최적의 ML 알고리즘 선택 및 모델 성능 테스트를 포함한 머신 러닝 라이프사이클 전반을 안내하는 완벽한 패키지입니다. 이론적 학습뿐 아니라 실제 사용 사례를 통해 직관적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

학습 내용:

프로덕션에서의 머신 러닝

프로덕션에서의 머신 러닝 입문 강좌는 MLOps 전문 과정의 첫 번째 강좌이며, 각 강좌는 ML 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포하는 데 필요한 다양한 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

머신 러닝 및 데이터 과학에 대한 이해도 중요하지만, 작업을 프로덕션 환경으로 효율적으로 확장하는 것은 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다. 데이터와 배포에 관심 있는 사람에게 이상적인 강좌입니다.

이 강좌는 ML 배포 시스템과 프로덕션 환경에서 원활하게 실행되는 전략적인 모델 생성에 중점을 둡니다. 또한, 최소한의 비용으로 최대한의 효율을 얻으면서 프로덕션 환경에서 통합된 ML 시스템을 구축하고 운영하는 방법을 배우게 됩니다. 앤드류 응 교수가 이 강좌도 담당합니다.

학습 내용:

• ML 수명 주기 및 배포
• 모델 선택 및 훈련 전략
• 모델 평가
• 개념 드리프트
• 모델 기준선
• 배포 문제
• 프로젝트 범위 지정 및 설계

데이터 과학 및 ML을 위한 파이썬

유데미(Udemy)는 전 세계적으로 5천만 명 이상의 학습자가 이용하는 인기 있는 온라인 학습 플랫폼입니다.

유데미에서 머신 러닝 강좌를 검색하면 '데이터 과학 및 ML 부트캠프를 위한 파이썬' 강좌가 상위 검색 결과에 나타날 것입니다.

이 25시간 강좌는 피어리안 트레이닝(Pierian Training)의 데이터 과학 책임자 호세 포르틸라(Jose Portilla)가 진행합니다. 흥미롭게도 세일즈포스(Salesforce), 스타벅스(Starbucks), 맥킨지(McKinsey) 직원들이 이 강좌를 수강했습니다.

강좌는 파이썬 프로그래밍 소개로 시작하여 파이썬을 이용한 데이터 분석 및 시각화로 이어집니다. 그런 다음 핵심 머신 러닝 알고리즘을 단계별로 학습하고 각 알고리즘의 실제 사용 사례를 구현합니다.

학습 내용:

• 파이썬 프로그래밍
• 데이터 분석을 위한 판다스(Pandas)
• 시각화를 위한 Seaborn
• ML 알고리즘 구현
• 자연어 처리 (NLP)
• 신경망
• 빅 데이터 소개

머신 러닝 집중 과정

구글 개발자(Google Developers)가 제공하는 이 훌륭한 머신 러닝 특강은 수학적 기초 지식과 파이썬 구문만으로도 시작할 수 있습니다.

이 강좌는 한 명의 강사가 모든 모듈을 담당하는 대신, 구글 전문가 2~3명으로 구성된 팀이 자신의 전문 분야를 가르칩니다.

이 15시간 패키지는 25개의 강의, 30개 이상의 과제, 그리고 대화형 시각 자료를 사용한 실제 사례 연구로 구성되어 있습니다. 따라서, 실제 사례 연구 및 실습 과제를 통해 머신 러닝을 실시간으로 활용하는 방법을 학습하게 됩니다.

구글 개발자 학습 플랫폼은 다양한 머신 러닝 문제 해결을 위한 고급 강좌뿐만 아니라 의사 결정 트리, 클러스터링, 추천 시스템, 이미지 분류 등에 대한 전문 강좌도 제공합니다.

학습 내용:

• ML 개념
• ML 알고리즘
• 실제 사례 연구
• ML 엔지니어링 기술

머신 러닝 CS229

머신 러닝 CS229는 스탠포드 공과대학(Stanford School of Engineering)에서 제공하는 2~3개월 집중 학습 프로그램으로, 비용은 $4,000에서 $6,000 사이입니다.

실시간 강좌이기 때문에 일반적인 머신 러닝 개념뿐 아니라 머신 러닝에 대한 최신 연구 및 실제 구현에 대해서도 학습할 수 있습니다.

이 강좌는 스탠포드 컴퓨터 과학 및 통계 조교수 텅유 마(Tengyu Ma)와 스탠포드 AI 연구소 부교수 크리스토퍼 레(Christopher Ré)가 담당합니다.

이 강좌는 선수 조건이 다소 높은 편입니다. GPA 3.0 이상의 학사 학위가 필요하며, 파이썬 프로그래밍 능력과 Numpy 및 Pandas에 대한 기본 이해가 필요합니다. 또한, 개념을 빠르게 파악하려면 미적분학, 대수학, 확률에 대한 지식이 필요합니다.

학습 내용:

• 지도 학습
• 클러스터링
• 통계적 패턴 인식
• 차원 축소
• 신경망
• 실제 ML 애플리케이션

머신 러닝 기초

워싱턴 대학교(University of Washington)에서 제공하는 '머신 러닝 기초'는 총 7개 모듈로 구성되어 있으며, 머신 러닝에 대한 소개와 머신 러닝이 세상을 변화시키는 방법에 대한 설명으로 시작합니다. 회귀 분석을 통해 핵심 기술을 학습하고 클러스터링, 딥러닝에 대한 전용 모듈을 통해 학습을 마무리합니다.

워싱턴 대학교의 머신 러닝 교수인 에밀리 폭스(Emily Fox)가 수석 강사로 이 강좌 전반에 참여합니다.

이 강좌를 마치면 실제 주택 가격 예측 머신 러닝 시스템을 구축하고, 주택 수준 특징 추출 방법, 고객 리뷰 기반 감성 분석, 제품 추천, 효율적인 이미지 검색 등을 학습할 수 있습니다. 이러한 학습 내용은 다양한 머신 러닝 문제에 적용하여 해결할 수 있습니다.

그러나 Graphlab을 설치하고 사용하는 데 어려움을 겪는 학습자들이 많았으며, 이 강좌에서 사용하는 파이썬 버전이 현재 구버전이어서 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.

학습 내용:

• 파이썬 기초
• 머신 러닝 개념
• 딥 러닝
• 클러스터링
• 추천 시스템

데이터 과학: 머신 러닝

하버드 대학교(Harvard University)의 데이터 과학 강좌는 영화 추천 시스템 구축 과정을 통해 머신 러닝을 가르칩니다. 이 강좌는 하버드의 전문 데이터 과학 인증 프로그램의 일부입니다.

훈련 데이터, 예측 관계 구축, 과적합 문제 해결, 교차 검증 등에 대한 내용을 배울 수 있습니다. 이를 통해 전자 상거래 플랫폼, OTT 스트리밍 플랫폼, 신규 웹사이트 등에 대한 추천 시스템을 구축하는 직관을 얻을 수 있습니다.

이 강좌는 자료에 무제한으로 접근할 수 있는 유료 버전(약 $100)과 학습 자료에 대한 접근이 제한적이고 학습 진도 측정을 위한 평가가 제공되지 않는 무료 버전으로 제공됩니다.

하버드 대학교 생물통계학과 교수인 라파엘 이리자리(Rafael Irizarry)가 이 강좌를 진행합니다.

학습 내용:

• 머신 러닝 알고리즘
• 주성분 분석
• 정규화
• 영화 추천 시스템
• 교차 검증

마지막 말

머신 러닝을 마스터하는 것은 어려운 일이지만, 이 기사에서 소개된 최고의 머신 러닝 강좌를 통해 달성할 수 있습니다. 머신 러닝의 기초를 다지려는 초급자이든, 기술 수준을 높이려는 머신 러닝 엔지니어이든, 이 목록이 도움이 될 수 있을 것입니다.

머신 러닝 분야에서 경력을 쌓는 데 진지하다면, 강좌 학습을 마친 후에도 멈추지 마십시오. 학습한 지식을 바탕으로 프로젝트를 수행하고, 연구 논문을 통해 최신 기술 동향을 파악하십시오.

또한 파이토치(PyTorch) 리소스를 활용하여 데이터 과학 기술 수준을 더욱 향상시킬 수 있습니다.