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Machine Learning

머신러닝 공부를 시작하게 된 배경

학부생7년차 2016. 4. 1. 00:27

머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 주제들이 화제이다. 처음 머신러닝에 대한 공부를 시작한 1월초에도 화제였는데, 3월초 딥마인드에서 만든 바둑 인공지능 프로그램인 알파고이세돌 9단의 세기의 대국 이후로 더 뜨거운 화제가 된 듯 하다.

12월 말에 가을학기 종강을 하고, 몇주 빈둥거리면서 즐거운 시간을 보내고 있는데 친구가 함께 머신러닝을 공부하자고 제안해왔다. 개인적으로도 머신러닝이라는 주제에 대해서 수없이 많이 접해오고 있던 터라 그쪽으로 인생의 가닥을 잡지 않더라도, 최소한 기초적인 내용 정도는 이해하고 있어야 겠다는 생각을 하고 있던 터였다. 그래서 흔쾌히 응하였다.

재밌게 공부하기 위해서는, 좋은 자료를 가지고 공부를 하는것이 중요하다. 그런 의미에서 스탠포드 대학교 앤드류 응(Andrew Ng) 교수의 코세라(Coursera) 강의는 훌륭한 선택이었다. 

코세라(Coursera)는 MOOC(Massive-Online-Open-Course) 플랫폼 중 가장 유명한 대표주자 중 하나로 다양한 카테고리의 다양한 강좌를 제공하고 있다. 이 코세라를 공동창업한 2명 중 한명이 바로 앤드류 응 교수이다. 그런 앤드류 응 교수가 만든 강좌인만큼 엄청나게 공을 들였을 것이고, 실제 강의의 퀄리티도 아주 훌륭하여 코세라의 간판 강의라고 얘기할 수 있다.

강의는 Week 1 ~ Week 11 까지로 구성된 비디오 강좌와, 핵심 내용을 다룬 5문제 정도를 푸는 퀴즈들, 그리고 학습한 주제를 직접 MATLAB(혹은 Octave)로 코딩하는 프로그래밍 과제들로 구성되어있었다. 강좌 구성이 정말 마음에 들었는데, 이에 대해서는 예전에 페이스북에도 글을 올린적이 있었다. 2016년 1월이었다.

지금은 이 Machine Learning 수업을 완료하고, 스탠포드 CS 대학원 CS231n 수업의 5번째 강의까지를 시청했으며, 머신러닝의 근간을 이루는 Learning Theory 을 좀 더 근본적으로 이해하도록 도와주는 Learning From Data 라는 책을 2/3정도 읽은 상황이다. 코세라 수업에서 머신러닝의 기초적인 내용들을 학습했으니, 요새 뜨거운 감자인 딥러닝의 주요한 두 축인 CNN과 RNN의 기초적인 내용을 CS231n 수업을 마저 완주함으로써 이해할 수 있으면 좋을 듯 하다. 

아직 공부가 부족하지만, 근근이 머신러닝에 대해서 학습한 내용들을 토막글로 정리해보고자 한다. 그런 목적으로 Machine Learning 카테고리를 만든 것이다.



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