Machine Learning University(MLU)는 Amazon 자체 개발자에게 기계 학습을 교육하는 데 사용되는 것과 동일한 기계 학습 과정에 대한 액세스를 언제 어디서나 누구에게나 제공합니다. MLU를 통해 모든 개발자는 자신의 진도에 따라 학습하는 MLU Accelerator 학습 시리즈로 기계 학습을 사용하는 방법을 배울 수 있습니다. MLU Accelerator 시리즈는 자연어 처리, 테이블 형식 데이터 및 컴퓨터 비전에 관한 3일간의 기초 과정을 통해 ML 여정을 시작하도록 고안되었습니다. Accelerator 시리즈를 마치면 Decision Trees and Ensemble Methods(의사 결정 트리 및 앙상블 메서드) 과정에서 트리 기반 모델과 앙상블 모델에 대한 고급 5일 강의 시리즈를 제공합니다. MLU는 Amazon 과학자들이 실습용 실제 사례, Jupyter Notebook, 슬라이드 데크를 이용하여 지도하는 순차적 YouTube 동영상을 통해, 기계 학습의 기초를 이해할 수 있는 포괄적인 셀프 서비스 경로를 제공합니다. 교육 자료는 GitHub에서 제공됩니다. 교육 과정에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하세요.
시작하기
Machine Learning University에서 제공하는 교육 과정은 Amazon 자체 개발자에게 기계 학습의 기초를 교육하는 데 사용되는 것과 동일합니다. MLU는 쉽게 시작할 수 있으며, 수강생에게 유연한 자습형 학습 구조를 제공합니다.
기초 복습
MLU를 시작하려면 모든 사용자가 AWS 계정을 만들어야 합니다. 또한 수강생이 이 콘텐츠를 최대한 활용하려면 Python에 대한 기본적인 이해와 숙련도를 갖추는 것이 좋습니다. Python에 익숙하지 않은 경우 입문 자습서를 위한 다른 학습 리소스를 참조하세요.
학습 경로 선택
필요에 따라 세 가지 학습 경로 중 하나를 선택합니다. 각 학습 경로에는 YouTube 강의, 슬라이드, 실습 및 GitHub의 Jupyter Notebook이 포함되어 있습니다.
교육 시작
수강생은 동영상 강의와 함께 제공되는 GitHub 노트북 및 슬라이드에 액세스할 수 있으며, 이를 통해 수업 및 실습 활동을 자율적으로 진행할 수 있습니다. 본인의 진도에 맞춰 진행하면서 가장 연관성이 높은 수업과 주제를 선택하세요.
Natural Language Processing(자연어 처리)
과정 요약
이 교육 과정은 자연어 처리(NLP)를 시작하고 다양한 사용 사례에서 NLP를 사용하는 방법을 배우는 데 도움이 되도록 만들어졌습니다. 텍스트 처리, 회귀 및 트리 기반 모델, 하이퍼파라미터 조정, 순환 신경망, 어텐션 메커니즘, 트랜스포머 등의 주제를 다룹니다.
Tabular Data(테이블 형식 데이터)
과정 요약
테이블 형식 데이터(스프레드시트와 유사한 데이터)를 시작하는 방법과 테이블 형식 데이터를 조작하는 데 널리 사용되는 기계 학습 기법을 알아봅니다. 이 과정에서는 특성 추출, 트리 기반 모델 및 앙상블, 회귀 모델, 신경망, AutoML 등의 주제를 다룹니다.
Computer Vision(컴퓨터 비전)
과정 요약
이 과정을 통해 컴퓨터 비전을 시작하는 데 필요한 기술 역량을 습득할 수 있습니다. 이미지 분류, 컨벌루션 신경망, 전이 학습, 객체 탐지 및 의미 체계 세분화에 대해 배웁니다.
Decision Trees and Ensemble Methods(의사 결정 트리 및 앙상블 메서드)
과정 요약
이 수업에서는 트리 기반 모델과 앙상블 모델에 대한 기초를 다룹니다. 이 과정에서는 의사 결정 트리, 불순도, 편향-분산 트레이드오프, 랜덤 포레스트, 근접성, 특성 중요도, 부스팅 등에 대해 배웁니다.
Responsible AI - Fairness & Bias Mitigation(책임감 있는 AI - 공정성 및 편향 완화)
과정 요약
이 교육 과정은 공정성 기준과 편향 완화에 중점을 두고 책임감 있는 AI의 여러 측면을 소개하도록 만들어졌습니다. 다양한 공정성 기준, 편향 측정 및 편향 완화 기법에 대해 알아봅니다.
추가 리소스
AWS Training and Certification
AWS Training and Certification에서 ML 경험 수준에 맞추어 제공하는 강의식 수업과 교육 과정을 살펴보세요.