머신러닝을 배우기 위한 9가지 최고의 리소스 (FAANG 인터뷰 여정에서)

Source: Dev.to

머신러닝(ML)을 배우기 시작했을 때, 나는 압도당했습니다. 이 분야는 방대한 바다와 같았으며, 수학, 이론, 프레임워크, 그리고 베스트 프랙티스로 가득했습니다. 추상적인 알고리즘을 실제 적용 사례와 연결하는 데 어려움을 겪었던 기억이 납니다. 수년간 시행착오와 수많은 프로젝트를 거치면서, 나는 이해를 크게 바꿔준 리소스들을 정리하게 되었습니다.

초보자이든 FAANG 기업의 ML 시스템 디자인 인터뷰를 준비하든, 이 아홉 가지 리소스는 나를 한 단계 끌어올려 주었습니다. 이것은 단순한 리스트가 아니라, 각 리소스가 내 학습 여정에 실질적인 변화를 가져온 이야깁니다.

1. Andrew Ng’s Machine Learning Course

Why it works – 복잡한 수학을 직관적인 설명으로 단순화합니다.
Content – 지도/비지도 학습, 선형 회귀, 신경망 등 기본 개념을 다룹니다.
Pro tip – 비디오와 함께 Python 또는 Octave 코딩 연습을 병행해 개념을 확고히 하세요.
Immediate takeaway – 초기에 기본 ML 알고리즘을 이해하면 고급 주제에 대한 자신감이 생깁니다.

2. Hands‑On Machine Learning Book (Aurélien Géron)

Why it works – 개념과 실제 구현 사이의 간극을 메워줍니다.
Content – 고전 알고리즘과 딥러닝을 다루며, Python 코드 예제가 포함됩니다.
Real‑world application – 주택 가격 예측 사이드 프로젝트를 여기서 시작했습니다.
Lesson – 손으로 직접 코딩해 보는 것이 ML을 구체화합니다; 읽기만 하지 말고 프로젝트를 만들어 보세요.

3. “Become a Machine Learning Engineer” (FAANG interview‑focused course)

Why it works – 인터뷰에서 가장 많이 묻는 ML 개념을 목표로 합니다.
Content – ML 파이프라인 시스템 디자인, 인기 알고리즘, 코딩 챌린지를 다룹니다.
Bonus – 이동 중에도 학습하기 좋은 인터랙티브 텍스트 기반 레슨.
System‑design insight – 지연 시간과 정확도 사이의 트레이드오프를 고려하면서 확장 가능한 ML 시스템을 설계하는 방법을 배웁니다.

4. Deep Learning with PyTorch (coding‑first approach)

Why it works – 무거운 수학보다 코딩에 중점을 둔 PyTorch 기반 접근법을 제공합니다.
Content – 이미지 인식, NLP, 테이블 데이터 등을 다룹니다.
Community – 동료 멘토링과 토론을 위한 활발한 포럼이 있습니다.
Pro tip – Google Colab의 무료 GPU를 이용해 노트북을 실험해 보세요.

5. Google Machine Learning Crash Course

Why it works – 이론, 코드, 인터랙티브 시각화를 불필요한 내용 없이 결합합니다.
Content – 데이터 파이프라인, 모델 학습·평가, TensorFlow 기본을 다룹니다.
Takeaway – Google의 ML 툴링과 베스트 프랙티스를 이해하는 것은 프로덕션 ML에 매우 유용합니다.

6. ML System‑Design YouTube Channel

Why it works – 접근하기 쉬운 시각 자료로 시스템 디자인 개념을 풀어줍니다.
Content – ML 파이프라인, 데이터 버전 관리, 모델 모니터링에 관한 영상.
Use case – 확장 가능한 추천 엔진 아키텍처 설계에 큰 도움이 되었습니다.
Visual callout – 코딩 전에 솔루션을 다이어그램으로 그리면 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

7. Kaggle (datasets & competitions)

Why it works – 수천 개의 데이터셋과 대회를 통해 ML 실력을 연습할 수 있습니다.
Content – 다양한 기법을 보여주는 커뮤니티 공유 커널(노트북).
Motivation – 경쟁을 통해 끈기를 기를 수 있으며, 이는 ML 엔지니어에게 필수적인 특성입니다.
Pro tip – 먼저 상위 솔루션을 재현한 뒤, 자신만의 아이디어를 추가하세요.

8. ML System‑Design Interview Course (e.g., Educative / DesignGurus.io)

Why it works – 고수준 설계 문제를 단계별로 풀어줍니다.
Content – 분산 학습, 피처 스토어, 데이터 라벨링 워크플로우 등을 다룹니다.
Interview insight – 확장성, 지연 시간, 비용 사이의 설계 트레이드오프를 미리 예측하도록 도와줍니다.

9. “Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher Bishop

Why it works – 머신러닝을 통계적 관점에서 깊이 있게 다룹니다.
Content – 그래픽 모델, 베이지안 네트워크, 커널 방법 등을 포함합니다.
When to use – 기본을 충분히 이해한 뒤에 읽으면 좋으며, 연구자나 고급 엔지니어에게 최적입니다.
Framework – 복잡한 문제를 확률 모델로 분해하면 직관이 훨씬 명확해집니다.

My Learning Journey (in brief)

1. Andrew Ng’s course 로 기본기를 다졌습니다.
2. Géron 의 실전 책으로 프로젝트를 만들었습니다.
3. Become a Machine Learning Engineer 와 ML System‑Design Interview Course 로 인터뷰를 준비했습니다.
4. ML System‑Design YouTube Channel 로 시스템 디자인 역량을 확장했습니다.
5. Kaggle 에서 코딩과 실험을 반복했습니다.
6. Google 의 Crash Course 베스트 프랙티스를 적용해 프로덕션 환경에 익숙해졌습니다.
7. 기본이 탄탄해지면 Bishop 의 책으로 이론을 깊이 파고들었습니다.

머신러닝은 단순히 알고리즘을 외우는 것이 아니라, 다음과 같은 과정을 통해 다듬어지는 기술입니다:

• 프로젝트를 직접 만들기
• 시스템 트레이드오프 이해하기
• 지속적인 반복과 학습

과거의 나에게 한 마디 한다면, 호기심을 유지하고, 실패를 받아들이며, 실천에 집중하라는 조언을 해주고 싶습니다. 생각보다 빨리 연결 고리를 찾을 수 있을 겁니다.

당신은 생각보다 머신러닝 마스터에 한 걸음 더 가까워졌습니다. 이 리소스들을 나침반으로 삼되, 행동을 통해 자신만의 이야기를 써 내려가세요. 🚀