머신러닝과 머신러닝 엔지니어링 기초 개념을 빠르고 간단하게 배우고 싶다면, 구글에서 무료로 제공하는 15시간 분량의 텍스트, 비디오 형식의 머신러닝 크래쉬 코스 (Machine Larning Crash Course)를 통해 공부해 보자. (영어, 한국어)
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
Machine Learning | Google for Developers
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구글 머신러닝 크래쉬 코스 (Google Machine Learning Crash Course)는 구글에서 제공하는 15시간 분량의 25개의 레슨으로 이루어진 온라인 텍스트북/비디오 형식의 강의이다. 위 링크를 접속하면 아래 왼쪽 화면과 같이 메인 화면이 나오는데, 여기서 Start Crash Course 버튼을 클릭하면 강의 내용을 볼 수 있다.
크게 ML (Machine Learning) Concepts, ML Engineering 즉, 머신러닝 기초 이론과 머신러닝 엔지니어링에 대한 기본 내용을 다루게 된다. 강의 형식은 3-5분 내외의 비디오, 텍스트 설명, 그리고 간단한 실습 과정으로 이루어져 있다. 한 가지 아쉬운 점은 해당 과정을 수료한다고 해서 수료증이 따로 나오지는 않는다.
아래에서 언급하겠지만, 혹시 영어권 국가에서 머신러닝 관련된 일이나 공부를 하게 된다면 영문으로 공부하는 것을 추천하지만, 이에 어려움이 있다면 아래와 같이 한국어로도 번역해서 읽을 수 있다.
추가로 구글에서 제공하는 머신러닝 용어집 (Machine Learning Glossary) 사이트도 있다. 공부하다가 모르는 부분은 페이지 아래의 'Key Terms'에 있는 링크를 클릭하거나 하단 링크를 통해 개념을 검색해서 공부해 보는 방식으로도 사용해 볼 수 있다.
https://developers.google.com/machine-learning/glossary#weight
머신러닝 용어집 | Machine Learning | Google for Developers
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아래에 해당하는 사람들이라면 구글 머신러닝 크래쉬 과정을 들어보는 것을 추천한다.
1) 영어권 국가로 데이터 분석, 사이언스, 머신러닝을 공부하러 가는 경우
- 영어권 국가 (미국, 영국, 호주 등)로 데이터 사이언스를 공부하거나 계획이 있는 유학생들에게 빠르게 훑어볼 수 있는 좋은 자료이다. 나도 여기에 해당하는데, 현재 미국에서 데이터 사이언스 석사 재학 중이며, 방학 기간을 이용하여 해당 교재를 이용하여 머신러닝을 복습하였다. 물론 한국어로도 번역하여 공부할 수 있겠지만, 아무래도 영어권에서 공부하거나 일을 할 계획이라면, 그 나라의 언어로 공부하는 것이 나중에 다른 개념을 영어로 공부하거나 직장에서 커뮤니케이션하는 과정에 있어서도 더 편리할 것이다. 개인적으로는 한국에서 머신러닝 관련 현직자라 하더라도 대부분 기본 개념에 대해서는 영어 용어를 사용하는 경우가 많기 때문에, 웬만하면 영문으로 공부하는 것을 추천한다.
2) 수많은 머신러닝 공부 자료, 책들 중에서 어떤 걸 선택해야 할지 모를 경우
- 현재 직장인들 사이에서 트렌드로 자리 잡고 있는 만큼, 데이터 분석, 사이언스 분야와 관련된 무료, 유료로 제공되는 인터넷 자료, 도서, 혹은 좋은 수업들이 많이 있다. 하지만 이 많은 수업 중에서 나는 과연 어떤 수업을 선택해서 들어야 할지 모르겠다면 구글 머신러닝 크래쉬 코스를 한번 가볍게 훑어보는 형식으로 공부해 보는 것도 좋은 방법이다. 공부해 보면서 내가 부족한 개념을 파악하고 이 개념에 대한 자료를 찾아가며 공부하다 보면 아예 처음부터 방대하게 공부하는 것보다 더 효율적이다.
3) 구글 클라우드 서비스 중 머신러닝 관련된 서비스를 이용해야 하는 경우
현재 나는 구글 클라우드 플랫폼 (Google Cloud Platform)의 Professional Cloud Arcitecture (PCA)과 Professional ML Engineer (PMLE) 자격증을 동시에 공부 중인데, 특히 Professional ML Engineer 자격증을 공부하다 보면 크래쉬 코스에서 설명하는 기본 개념을 알아야 ML 관련된 구글 클라우드 머신러닝 서비스를 좀 더 쉽게 이해할 수 있었다.