기계 학습(machine learning)을 배우는 과정 5단계 커리큘럼을 자세히 설명합니다. 머신러닝 엔지니어가 되는 방법입니다.
이 커리큘럼은 파이썬 언어, 기초 수학(확률, 벡터와 행렬 포함), 클래시컬 기계 학습 모델, 딥러닝 기술, 그리고 실무 기술을 위한 다양한 프로젝트 완료를 강조합니다.
인터넷에는 이미 무료라는 것이 놀라운 머신러닝 학습 자료가 있습니다. 예를 들어, 스탠퍼드 대학교 인공지능 석학 앤드류 응(Andrew Ng) 교수의 Machine Learning Specialization 강의가 유튜브에서 공유되고 있습니다.
이번 영상 논점입니다:
1단계: 파이썬 프로그래밍 기초. 파이썬 언어 주요 개념을 짚고 넘어갑니다. 예를 들어 데이터 정리와 조작(manipulation)을 위한 기본 데이터 구조가 있습니다.
2단계: 필수 수학 개념. 기계 학습(ML) 전문가가 되기 위해서는 어떤 수학 개념을 알아야 할까요? 2단계에서 자세하게 설명합니다. 베이즈 정리(Bayes' theorem)와 같은 확률 이론은 필수입니다.
3단계: 클래시컬 기계 학습(Classical Machine Learning) 모델. 로지스틱 회귀(logistic regression), 의사결정 트리(decision trees)와 같은 기존 머신러닝 모델 공부가 필요합니다. 어떤 자료로 이러한 기계 학습 모델을 배울 수 있을까요?
4단계: 딥러닝(Deep Learning). 2가지 경로로 나뉩니다. 응용 딥러닝(Applied Deep Learning)과 이론적 딥러닝(Theoretical Deep Learning) 과정이 있습니다. 주요 학습 자료와 함께 설명합니다.
5단계: 실무 기술 및 프로젝트. 머신러닝 개발자 스택 라이브러리와 PyTorch와 TensorFlow 같은 머신러닝 프레임워크에 대해 다룹니다. 어떤 기계 학습 라이브러리 실무 경험이 중요할까요?
논평: 기계 학습 (ML) 공부 여정은 마라톤입니다. 꾸준함과 도전 정신이 필요합니다.
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