트랙장 : 임주현
<aside> 💡
ML Full-Course 은 방학 중 ML 트랙을 들었지만 왜 이렇게 돌아가는지, 모델별로 어떤 차이가 있는지가 아직 선명하지 않은 분들을 위한 심화 입문입니다. 직관 → 수식 → 구현의 흐름으로, 각 기법을 수학적 유도 및 증명함으로써 확실히 이해하고자 합니다. 회귀·분류·정규화·모델선택·신경망의 핵심을 수식을 통해 알아봄으로써, 단순히 모델별 특징 “암기” 대신 “이해”를 남겨 드리겠습니다.
</aside>
솔직히 말하겠습니다. 초심자 트랙 맞습니다.
YB분들 중에는 머신러닝에 대해 어느정도 아시는 채로 ML세션을 학습함으로써 배움의 확신을 얻어가신 분들도 계시겠지만,,, 그렇지 못한채로 바쁘게 방학을 보내고 나니, ‘내가 지금 뭘 배운거지?’ 라는 생각이 드시는 분들도 분명 계실 것입니다. 머신러닝을 전반적으로 공부하기에 5~6주라는 시간이 충분하지 않음을 인지하고 있으며, 따라서 학기 중에 더 천천히 그리고 자세히 머신러닝을 학습하는 신설 트랙입니다.
그렇다고 절대 타 심화트랙에 비해 설렁설렁, 대충할 생각은 절대 없습니다. 혹여나 그런 마음가짐을 가지고 계신다면 오지 말아주십쇼.
다루는 내용이 단지 머신러닝의 도입부일 뿐입니다. 오히려 부족하다고 느끼는 만큼 더 열심히 해주시면 좋겠습니다.