‘머신러닝을 위한 파이썬’ 강의에서는 먼저 파이썬을 파이썬 답게 사용하는 방법을 공부하였다. 그리고 넘파이와 판다스를 공부하였다. 이 과정들에서 가장 중요한 교훈은 ‘반복문을 사용하지 않고도 원하는 것을 거의 다 할 수 있다’는 사실이었다.
그 다음으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀와 정규방정식, 경사하강법 등에 대해 공부하였다. 이론적인 내용은 대부분 한 번 배웠던 것들이었지만, 이번에는 이론을 실제 코드로 구현하는 과정까지 연습할 수 있었다는 것에 의의를 둘 수 있다. 또한 유도 과정이나 유래 등에 대해서는 새롭게 알게 된 사실도 많다.
이 과정을 공부하면서 깨달은 사실은 실제 코드로 구현하는 과정이 매우 어렵기 때문에 많이 연습해야 한다는 점이다.머릿속으로 이론을 이해한 것과 코딩을 통해 내가 원하는 모델을 만드는 것은 아예 다른 영역이다. 전역 후에는 머신러닝 교재의 예시를 직접 따라해보면서 코드를 체득하는 것은 물론이고, 내가 분석하고 싶은 주제를 정해서 모델을 만드는 프로젝트로 병행해야 함을 절실히 느꼈다.
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