[ML] 머신러닝야학 2기 - '머신러닝1' 수업 후기

Machine Learning 야학 2기

머신러닝야학?

머신러닝야학은

혼자서 외롭게 머신러닝을 공부하고 있는 분들을 지원하고, 응원하기 위해서 만들어진 작은 학교입니다.

지금부터 우리는 10일 동안 동영상과 전자책으로 제작된 머신러닝 수업을 공부하면서 머신러닝의 흥미진진한 세계를 탐험할 것입니다.

그 과정에서 현업에서 활동 중인 엔지니어들의 기술지원을 받을 수 있습니다.

같은 목표를 향해서 달려가는 동료를 만날 수도 있습니다.

이 여행이 끝나고 나면 머신러닝이 무엇인지 알게 될 것이고, 머신러닝으로 하고 싶은 것이 생길 것입니다.

다시 말해서 꿈을 갖게 될 것입니다.

우리 학교의 목표는 꿈을 먼저 갖는 것입니다.

꿈이 있다면 능력은 차차로 갖춰지게 되어 있습니다.

꿈을 꿉시다.

머신러닝1 수업

머신러닝1은 머신러닝을 처음 시작하는 분들을 위한 교양수업입니다.
이론과 수학 그리고 코딩을 철저히 감추고, 머신러닝을 우선 경험해볼 수 있도록 설계된 수업입니다.

 

바로가기 : 생활코딩 머신러닝-1 수업

머신러닝1 - 생활코딩

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토픽 목록

1. 오리엔테이션
2. 머신러닝이란?
3. 꿈
4. 궁리하는 습관
5. Teachable Machine
6. 모델 Model
7. 머신러닝머신
8. 나도 이제 프로그래머
9. 모르면 마법, 알면 기술
10. 교양의 끝
11. 직업의 시작
12. 표
13. 독립변수와 종속변수
14. 심리전
15. 머신러닝의 분류
16. 지도학습 Supervised Learning
17. 회귀 VS 분류
18. 비지도 학습
19. 강화학습 Reinforcement Learning
20. 나에게 필요한 머신러닝을 찾아내는 방법
21. 수업을 마치며
22. 기여자

배운 것

• 공부를 최소화 문제를 최대화하자.
• https://teachablemachine.withgoogle.com/ 에서 머신러닝을 이용할 수 있다.
• 기계가 머신러닝을 통해 학습한 판단력을 '모델'이라고 한다.

• 머신러닝머신 : https://ml-app.yah.ac/
• 사물인터넷 = 코딩 + 네트워크 + 전자공학 + 기계공학
• 여러사람들의 머신러닝 어플리케이션 기획안 : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mdCb-xRYBAsAOeiC7miyQgcMqVzCpg_67OmfdGRvVAY/edit?usp=sharing

• 데이터 과학 : 데이터를 만들고 연구하는 일
• 데이터 공학 : 데이터를 다루는 도구를 만들고, 도구를 관리하는 일
• 머신러닝은 공부거리가 아니라 도구일 뿐

• 회귀: 종속변수가 숫자일 때 사용하는 지도학습
• 분류: 종속변수가 문자 또는 이름일 때 사용하는 지도학습
  • 분류는 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지 분류하는 것.
• 군집화: 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것.
• 연관규칙학습: 특성을 그룹핑 해주는 것.
  • ex> 동영상추천, 상품추천, 영화추천 등
• 비지도학습 - 탐험 - 변수/변수/변수
• 지도학습- 역사- 독립변수/종속변수
• 강화학습 - 경험

향후 계획

1. 딥러닝을 공부하기 위한 준비
   1. 코딩 능력
      1. 파이썬
      2. 알고리즘
   2. 수학 이해도
      1. 행렬 연산
      2. 선형 대수
      3. 통계학
   3. GPU
      1. 최소 2070 SUPER
2. 기초 개념 공부
   1. 생활코딩 - 머신러닝 시리즈
   2. 책 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1'
      1. '근본 서적이다.'
      2. '딥러닝 개발자들의 '교과서'
   3. cs231n - 스탠포드 대학원 강의
3. 본격적인 공부 (일단 먼 미래이므로 생략...)

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Link

• 머신러닝1 진도표
• 오픈튜토리얼스
• egoing님 github 'tensorflow.js-1'
• pytorch와 함께하는 딥러닝 공부 방법, 길라잡이 - 아롱이 탐험대 (ys_cs17님)