MIT 데이터 사이언스 기초 강의를 수료하였다. 데이터 사이언스 이론을 어떻게 공부해야할지 막막했는데, 반드시 알아야 할 내용을 전공 강의를 듣는 기분으로 공부할 수 있어서 만족스러웠다. 이 강의는 크게 3가지 주제로 진행되었다. 최적화 확률론적 사고 모델링과 시뮬레이션 그리고 이와 함께 파이썬과 라이브러리를 활용한 프로그래밍도 실습할 수 있었다. 다음에 들을 강의는 머신러닝으로 생각하고 있으나, 통계학, 프로그래밍, 알고리즘 등 배워야할 것이 아직도 많다. 공유하기 Twitter Facebook LinkedIn 이전 다음 댓글남기기
[Linear Algebra for AI] 13. 그람-슈미트 직교화와 QR 분해 November 12, 2024 Gram-Schmidt Orthogonalization & A=QR
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