처음에 머신러닝을 어떻게 공부해야 할지 막막하지요. 특히나 비정공자라면 무엇부터 봐야 할지도 알기가 힘들죠. 그럴때 이것부터 봐라고 알려주는 멘토가 있다면 시간을 훨씬 단축해 줍니다. 이번 포스팅에서는 내 경험을 기반으로 처음 머신러닝을 공부했던 방법과 노하우를 이야기해볼까 합니다.
많이 하는 질문이 머신러닝 할려면 수학 잘해야 하나요? 대학에서 통계 전공해야 하나요? 뭐 이런 것들입니다. 내 답변은 “아니요”입니다. 물론 잘하면 좋겠지만 지금 모르더라도 앞으로 공부해 가면 됩니다. 나또한 통계학 전공이 아니고 많은 업계 전문가들도 마친가지에요. 얼마나 하고 싶은 공부인지가 더 중요합니다. 그럼 바로 단계별로 공부 방법을 정리해 보겠습니다.
처음 공부하는 단계
이 때는 데이터 분석에 대한 전체적인 감을 잡아야 하는 시기입니다. 쉽고 그림이 많은 책으로 먼저 접근하는게 좋습니다. 출간된 지가 오래됐지만 "헤드 퍼스트 데이터 분석" 같은 책도 괜찮습니다. 요즘 나온 다른 쉬운 책들도 좋습니다. 책을 구매하기 보다는 빌려보는 것을 추천합니다. 대략적인 개념에 익숙해지도록 보면 됩니다.
머신러닝을 알아가는 단계
어느 정도 익숙해 졌으면 이제는 본격적으로 공부를 시작해야 합니다. 이때부터는 강의를 보는 것이 도움이 됩니다. 아래 패스트캠퍼스와 인프런의 강의를 정해서 수강하면 좋습니다. 또 두 가지 책으로 공부를 시작하는 것을 추천합니다. 두 책 모두 좋은 책이라 여러 번 볼 수록 좋습니다.
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
데이터 분석을 배우는 가장 완벽한 방법을 담은 책이다. 파이썬 라이브러리 사용법부터 실제 데이터를 활용한 실습까지 확인할 수 있다.
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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝
사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명한다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을
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머신러닝을 정리해보는 단계
지금까지 공부한 내용을 머신러닝 수행 방법별 또는 알고리즘 별로 정리해 보면 좋습니다. 이때부터는 자신만의 정리 노트를 만다는 것도 좋습니다. 그리고 정리할 때 이 블로그의 게시물을 참고하며 머릿속에 정리해 보시기 바랍니다. 아래는 정리를 위한 공부 로드맵입니다.
머신러닝 공부 로드맵, 무엇부터 시작할까?
머신러닝 스터디를 위해서 해당 블로그를 이용하기 위한 로드맵입니다. 각각의 영역별로 정리해 보았습니다. 머신러닝 공부하다 부족한 부분을 영역별로 check하셔서 따라가는 것을 추천합니
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