How to Learn Machine Learning in 2024 (7 step roadmap)

2024년에 다시 시작할 수 있다면 머신 러닝과 AI를 어떻게 배울까요? - 7단계 로드맵

참고: 모든 머신 러닝 알고리즘을 17분 만에 직관적으로 설명합니다.
   • All Machine Learning algorithms explained ...  

이 영상에서는 2024년에 다시 시작할 수 있다면 머신 러닝을 어떻게 배울지 보여드리겠습니다.

약 6년 전, 무료 온라인 자료를 활용하여 머신 러닝을 독학했고, 업계에서 데이터 과학자라는 멋진 직업을 얻었습니다. 그 이후로 전 세계 수백 명의 학생들에게 실제 프로그래밍과 데이터 과학 및 머신 러닝 부트캠프를 통해 제가 배운 모든 것을 가르쳤고, 제 학생들이 훌륭한 직업을 얻는 것을 보았습니다.

여기에서 초보자를 위해 필수적인 부분에 집중하고 제가 저지른 모든 함정과 실수를 피하는 전체 로드맵을 공유합니다.

👇🏻 영상에서 언급된 링크 자료👇🏻

=== 파이썬 ===

초보자를 위한 파이썬 재생목록:    • Python Tutorials for Beginners  

기타 튜토리얼:
공식 강좌: https://docs.python.org/3/tutorial/in...
W3 학교: https://www.w3schools.com/python/
헬싱키 대학교 MOOC: https://programming-24.mooc.fi/
칸 아카데미: https://www.khanacademy.org/computing...
또는 구글에 "파이썬 튜토리얼"을 입력하세요 :-)

=== 수학 ===

통계 & 확률:
https://www.khanacademy.org/math/stat...
https://www.edx.org/learn/probability...

선형대수:
https://www.khanacademy.org/math/line...
https://www.edx.org/learn/linear-alge...
3Blue1brown (깔끔한 시각 자료)    • Vectors | Chapter 1, Essence of linear alg...  

미적분:
https://www.khanacademy.org/math/diff...
3Blue1Brown (멋진 시각 자료!)    • The essence of calculus  

=== 데이터 도구 ===
Jupyter: https://jupyter.org/
Numpy: https://numpy.org/doc/stable/user/qui...
Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/user_g...
Matplotlib: https://matplotlib.org/stable/tutoria...

=== ML 이론 ===

ISL(무료 PDF) https://www.statlearning.com/
ISL Python 재생목록:    • Statistical Learning with Python  
Coursera ML 소개: https://www.coursera.org/specializati...

=== ML 도구 ===

SK Learn: https://scikit-learn.org/stable/tutor...
SK Learn 알고리즘 치트 시트: https://scikit-learn.org/stable/tutor...

=== 신경망/딥러닝 ===

Coursera: https://www.coursera.org/specializati...
3Blue1Brown (놀라운 비주얼!)    • But what is a neural network? | Deep learn...  

Andrej Kaparthy    • Neural Networks: Zero to Hero  
Hugging Face NLP 강좌: https://huggingface.co/learn/nlp-cour...

Keras https://keras.io/getting_started/

=== 실제 프로젝트 ===
https://www.kaggle.com/ 
https://github.com/ 

=================== 타임스탬프 ================
00:00 - 소개
00:55 - Python
01:44 - 수학
03:12 - 데이터 도구
04:25 - ML 이론
07:00 - ML 도구
07:43 - 신경망 및 딥러닝 학습
08:43 - 실제 프로젝트

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#AI #학습 #머신러닝 #ML #데이터과학

로딩 중...

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