머신러닝_입문

본 토픽은 현재 준비중입니다. 공동공부에 참여하시면 완성 되었을 때 알려드립니다.

"Machine Learning Foundations: A Case Study Approach"에 대해서

본격적으로 머신러닝을 배우기 전에 먼저 이 강좌가 어떤 강좌인가를 소개할 필요가 있다고 생각했습니다.

이 강좌는 Carlos Guestrin교수님과 Amily Fox교수님께서 진행하는 "머신러닝 특화과정"중 첫 번째 강좌입니다.

 

 

1. Carlos Guestrin

Carlos 교수님은 현재 아마존에서 머신러닝 전문가로 일하시고 계시고 동시에 컴퓨터과학으로 워싱턴대학교에서 교수님을 하고 계시는 분입니다. Dato라는 회사의 CEO이자 공동창업자이시며, MODE Lab과 GraphLab을 제작, 감독하셨습니다. 교수님께서는 파퓰러 사이언스지에 2008년 10대 과학자로 선정되시기도 하셨다고 합니다.

(https://homes.cs.washington.edu/~guestrin/)

 

 

2. Emily Fox

Emilly 교수님은 마찬가지로 아마존에서 머신러닝 전문가로 일하시고 계시며, 워싱턴대학교에서 통계학을 담당하시는 교수님이십니다. 그 전에는 펜실베니아 대학교에서 통계학 연구소에 계셨다고 합니다. Carlos 선생님과 함께 MODE Lab을 감독하셨습니다. 

(http://www.stat.washington.edu/~ebfox/)

 

 

 

  • 왜 이 강좌를 선택했는가?

 

1. Coursera에 들어가서 "Machine Learning"이라고 검색해 보시면 수 많은 머신러닝 강좌들이 존재합니다. 그 중에선 머신러닝의 대가라고 불리고 계시는 Andrew Ng의 강의도 있습니다. 그러나 저는 그러한 전문적인 내용을 들을 수 없습니다. 저는 여러분과 같은 "입문자"이기 때문입니다. Coursera에서 머신러닝에 대한 기초를 제공하는 강의가 바로 이 강의라고 생각하였고, 이 강의를 제작하신 두 교수님들도 "머신러닝의 과정"에 대한 이해를 위한 강의라고 말씀하셨습니다. 그래서 전 머신러닝에 대한 기초를 배우기 위해 이 강의를 수강했습니다.

 

2. Amazon의 인공지능 "Alexa"와 "Echo"

 얼마전에 "알파고와 이세돌의 경기"를 모두 보셨을 거라고 생각합니다. 그 이후부터 "인공지능 시대가 온다"라고 했는데, 이미 와 있었습니다. 2014년 11월 6일에 출시된 인공지능 스피커인 "에코"입니다. 아마존의 이 강력한 스피커는 "음성인식" 기능과 인공지능 "알렉사"를 통한 서비스를 지원하는 일종의 플렛폼입니다. 아마존 에코가 나오자 구글이 위기를 느껴 빠르게 "구글 홈"을 출시하였다고도 합니다.

[아마존의 스피커 ECHO]

 [Alexa의 Petlexa라는 동물 소통 서비스]

 

저는 이 제품을 기억하고 있었고, 아마존이 다른 기업들에 뒤지지 않는, 어찌보면 더욱 더 강한 기술력을 가지고 있을 것이라고 생각하였고, 그래서 이 강좌를 개설하신 Carlous교수님과 Amily교수님이 Amazon에서 전문가로 일하신다는 것을 기억했습니다. 그리고 이 강좌를 선택했습니다.

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Peter Lee
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