해당 콘텐츠는 유데미로부터 강의 쿠폰을 제공받아 작성되었습니다.

들어가며

이번 글또 9기에서는 Udemy 측의 감사한 제안 덕분에, 활동 기간 동안 무료 강의 2개를 지원받게 되었습니다. 강의 무료 쿠폰을 받고, 강의 후기만 쓰면 된다니! 제가 들은 강의, 머신러닝의 모든 것 with AI, Python & R에 대한 솔직한 후기와 생성 AI 시대에 전통적인 ML 강의를 수강해야 하는 이유에 대하여 적어보았습니다.

😆 어떤 점이 좋았나요?

아직 완강을 하지는 못했지만, 약 4개월간의 수강 기간 동안 유익했던 부분들을 짧게 소개해 보겠습니다.

코딩 연습

강의 초반부 3 ~ 4개의 강의가 끝나면, 코딩 테스트 환경이 나오고 해당 환경에서 배운 것을 직접 실습할 수 있는 상황이 주어집니다. 머리로만 익힌 개념들을 직접 손으로 코딩하며 공부한 내용을 확인할 수 있어 가장 만족도가 높은 부분중 요소였습니다. 다만, 모든 챕터에서 코딩 연습이 가능한 것은 아닌 게 조금 아쉽습니다. 지금도 강의가 계속 업데이트되고 있는 것 같은데, 후에 더 많은 실습 환경을 지원해 주면 좋겠습니다.

30여 개 주요 모델에 대한 학습

해당 강의는 K-NN, Naive Bayes, CNN 등 30여 개의 주요 모델에 대하여, colab 실습 환경에서 적용해 보면서 개념을 확립할 수 있게 구성되었습니다. 강의에서 제공하는 다양한 예시를 통해 모델을 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

🤔 아쉬운 점, 더 유용하게 활용하기

강의를 듣는 동안, 크게 아쉬웠던 적은 없는데요… 굳이 사소한 푸념을 늘어놓자면, 다음과 같습니다. 강의의 풍부한 양은 학습의 기회를 많이 제공해 주었지만, 42시간 49분에 달하는 강의 시간과 384개의 강의로 인하여 모든 내용을 빠른 시간 안에 소화하기에는 쉽지 않았습니다.

만약 머신러닝 초심자라면 번역에만 의존하여 수업을 듣기에는 아쉬운 점들이 존재합니다. 해당 강의와 함께 ‘혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝’ 서적을 부교재로 활용하여 학습하면, 강의를 완강한 시점에 변화된 자신의 모습을 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.

마치며

생성 AI의 출현 이후, ML을 잘 모르더라도 누구든지 손쉽게 최고의 모델로 그럴듯한 결과물을 도출하는 것이 가능해졌습니다. 이런 상황에서 ‘전통적인 ML 강의를 수강하는 것이 어떤 의미가 있을까?’에 대한 생각을 몇 자 적어보도록 하겠습니다.

첫째, ML 강의를 통해 기본 원리와 핵심 개념을 제대로 이해할 수 있습니다. ML 모델이 어떤 원리로 어떻게 작동하는지 배움으로써 결과물을 올바르게 해석하고 활용할 수 있습니다. 단순히 결과물만 얻는 것이 아니라, 그 배경과 한계를 파악하는 힘을 기를 수 있습니다.

둘째, 더 넓은 시야를 갖출 수 있습니다. 강의에서는 다양한 ML 알고리즘과 모델의 장단점을 살펴보고, 특정 상황에서 가장 적합한 모델을 선택하는 법을 배웁니다. 이를 통해 모델의 성능과 한계를 인지하고, 최선의 선택을 할 수 있는 다양한 시각을 갖추게 됩니다.

셋째, 문제 해결 능력을 배양할 수 있습니다. 강의를 통해 문제를 정의하고, 데이터를 수집 및 전처리하며, 모델을 구축하고 평가하는 전체 과정을 경험할 수 있습니다. 이를 통해 실무에서 직면할 수 있는 문제를 해결할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다.

넷째, 지속적인 학습 능력을 기를 수 있습니다. ML 기술은 매우 빠르게 발전하고 있으므로, 강의를 통해 습득한 기초 지식과 학습 능력을 바탕으로 새로운 기술에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

따라서 전통적인 ML 강의는 ML에 대한 깊이 있는 이해를 제공하고, 실무 문제 해결 능력과 지속적인 학습 능력을 길러줍니다. 생성 AI 시대에도 ML 전문가로 성장하기 위해서는 반드시 필요한 교육 과정이 아닌가 싶습니다.

약 5년 전, 학생 시절에 ‘밑바닥부터 시작하는 딥러닝’이라는 유명한 교재로 고통스럽게 공부하던 기억이 남아있습니다. 당시 이런 강의가 있었더라면, ‘고통받지 않고 더 즐겁게 배울 수 있었을 텐데…‘라는 상상을 마지막으로 후기를 끝내겠습니다. 😋

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