머신러닝 학습 사이트

http://cafe.naver.com/opencv/34168

조금씩 보고는 있는데 엄청 더디네요. 

저는 보통아래의 사이트를 이용합니다. Andrew Ng 교수님이 하시는 스탠포드 수업의 일부로 알고 있습니다.

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page

Unsupervised learning 부터 Autoencoder, NN 기반 Deep Network 을 교재와 숙제 형태로 제공하여 줘요. 

제 생각엔 숙제가 중요한것 같습니다. 

기반 코드를 주고 (매트랩) 알고리즘을 이해해야 짤 수 있는 핵심 파트를 직접 구현하는 것이예요.

저는 일년정도 보고 있고, Auto encoder, PCA, Logistic Regression 까지 끝냈습니다.

Auto encoder 는 엄청 고생했습니다. 

순서가 좀 뒤섞인듯 한데, 

PCA, Softmax Regression, Vectorized implementation, Sparse Autoencoder, Self taught learning, and others

가 제가 추천드리는 순서입니다.

또한 코세라 조프리 힌톤 교수님 강의도 매우 좋습니다.

https://class.coursera.org/neuralnets-2012-001

기초(Perceptron)부터 고급(DBN) 까지 다 설명하시는데, 기초라곤 하지만 어느정도 머신러닝을 아는 사람을 복습 시켜주는 느낌이긴 합니다.

머신 러닝 공부 시작하신 분들과의 교류도 좀 있었으면 해요. 

참고로 위에서 언급한 두분 교수님 모두 머신러닝에서는 최상급이십니다.

저희는 이런 대가들의 걸음을 따라가며 자라는것이고 혼자 가는 것보다는 함께 가는게 수월하고 재미도 나니까요.

[출처] 머신러닝 학습 사이트 (OpenCV KOREA 대한민국 최고의 컴퓨터비젼 커뮤니티) |작성자 쌩쌩이