머신러닝 로드맵

Source: Dev.to

머신러닝의 기초

머신러닝은 세 가지 기본 기둥 위에 서 있습니다:

1. 수학
2. 통계학
3. 프로그래밍

이러한 기초가 없으면 ML은 단순히 블랙박스 코드가 됩니다. 기초가 있으면 모델이 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 최적화하는지 이해할 수 있습니다.

수학

선형대수 — 행렬 조작

• 벡터
• 행렬
• 내적
• 고유값
• PCA 및 SVD

미적분학 — 최적화 및 그래디언트

• 미분
• 편미분
• 연쇄법칙
• 경사 하강법

확률 — 불확실성 모델링

• 분포
• 확률 변수
• 베이즈 정리

통계학 — 데이터 이해

• 평균, 분산
• 가설 검정
• 신뢰 구간
• 상관관계

데이터 조작 기술

NumPy

• 벡터화
• 브로드캐스팅
• 행렬 연산

Pandas

• 데이터 정리
• 병합
• 그룹화
• 시계열 연산

Matplotlib

• 히스토그램
• 2D/3D 플롯

Seaborn

• 히트맵
• 페어플롯
• 상관관계

핵심 머신러닝 분야

1. 지도 학습 – 회귀, 분류, 신경망.
2. 비지도 학습 – 군집화, 차원 축소, 이상 탐지.
3. 강화 학습 – 에이전트, 로보틱스, 의사결정.

프로젝트 기반 학습

개념을 적용하기 위해 작은 프로젝트를 구축하세요:

• 분류기
• 군집 시각화
• NLP 파이프라인
• 추천 시스템

Hugging Face 연구 최신 동향 유지

최신 정보를 따라잡으세요:

• 새 모델
• 튜토리얼
• 연구 요약
• 벤치마크

마무리 생각

머신러닝은 수학, 통계학, 프로그래밍, 데이터 기술, 그리고 실제 프로젝트 위에 구축됩니다. 기초를 마스터하면 강력한 ML 엔지니어가 될 수 있습니다.