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머신러닝 입문자를 위한 9주 스터디

내용이 쉽게 설명되어 있어 입문자라도 혼자서 학습이 가능하지만,

우린 모두 작심삼일 패시브가 있다는 것을 명심하자.

"같이하면 끝까지 할 수 있다!"

더도 말고 덜도 말고 1주일에 챕터 하나씩 공부해보자.

(챕터 하나정도면 괜찮잖아..?)

추천 대상

- AI, ML, ChatGPT, LLM... 이젠 다들 한번씩 들어보셨죠? 기초부터 알아가고 싶으신 분

- 강의와 서적이 입문자를 대상으로 해서 그런지 굉장히 친절합니다.

- 그래서 파이썬, 코랩, 머신러닝에 대해서 1도 몰라도 학습 가능합니다.

학습할 내용

* 서적: https://hongong.hanbit.co.kr/혼자-공부하는-머신러닝-딥러닝

* 유튜브 강의: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q

진행 방법

01. 온라인 강의와 서적을 보고 일주일 간 학습합니다.

- 각자 혼공머신 서적 챕터를 1주일에 한 개씩 학습합니다. (총 9개 챕터)

- 온라인과 서적에 쉽게 설명되어 있기 때문에 입문자라도 충분히 혼자서 쌉가능><

- 학습한 내용은 반드시 포스팅 혹은 코랩 노트를 작성합니다. (간단한 요약이라도)

02. 스터디 시간에는 학습한 내용을 설명하고 의견 공유합니다.

- 매주 주말에 온라인(게더타운)으로 만납니다. (자세한 일정은 모집 후 정해요)

게더타운 -> https://app.gather.town/app/9X6LkSG9aMAz6e9U/2023-gdgdaejeon-mlstudy

- 한 명 씩 돌아가며 포스팅한 내용을 기반으로 멤버들에게 설명합니다.

- 한 주 간의 이슈와 배운 내용에 대해 의견을 공유합니다.

- 마지막 시간에는 만나서 진행할 수도?

학습 목차

(제목만 보면 엄청 어려워 보인다.)

01. 나의 첫 머신러닝

- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 차이

- 코랩과 주피터 노트북

- 마켓과 머신러닝

02. 데이터 다루기

- 훈련 세트와 테스트 세트

- 데이터 전처리

03. 회귀 알고리즘과 모델 규제

- k-최근접 이웃 회귀

- 선형 회귀

- 특성 공학과 규제

04. 다양한 분류 알고리즘

- 로지스틱 회귀

- 확률적 경사 하강법

05. 트리 알고리즘

- 결정 트리

- 교차 검증과 그리드 서치

- 트리의 앙상블

06. 비지도 학습

- 군집 알고리즘

- k-평균

- 주성분 분석

07. 딥러닝을 시작합니다.

- 인공 신경망

- 심층 신경망

- 신경망 모델 훈련

08. 이미지를 위한 신경망

- 합성곱 신경망의 요소

- 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류

- 합성 신경망의 시각화

09. 텍스트를 위한 신경망

- 순차 데이터와 순환 신경망

- 순환 신경망으로 iMDB 리뷰 분류하기

- LSTM과 GRU 셀