머신러닝 입문하려는 코린이인데 조언부탁드립니다

경마장 방문 말이 뛰는 모습도보고 머리도 싞히고, 배당 보면서 머신러닝으로 쉽게 돈벌 생각을 해봅니다. 1. 경마사이트 크롤링 개발 2. 크롤링 데이터 전처리 공부 3. lstm 으로 모델학습 4. 배당률로 투자모델 도출 5. 경마장 방문 6. 실전 배팅 7. 101% 이상이면 조용히 베팅 그 이하면, 예상 앱만들어서 정보 판매 주식은 너무 지루하고 승뉼 높은 경마정도 배팅 모델 만들다 보면 머신러닝 쉽게 익힐수 있음. 모르면 chatGPT 에게 물어보면서 하면 됨

머신러닝을 배우려는 초기 단계에서는 많은 학문이 얽혀 있어서 조금 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 그럼에도 불구하고, 한 단계씩 차근차근 시작해보면 점차 이해력이 높아지고 실력을 향상시킬 수 있을 것입니다. 다음은 머신러닝에 입문하는 데 도움이 될 만한 로드맵입니다: 1. 기본적인 프로그래밍 지식: 먼저 Python이나 R 같은 언어를 통해 프로그래밍에 대한 기본적인 이해를 해야 합니다. 특히 Python은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용되므로 머신러닝에 입문하는 데 있어 가장 추천하는 언어입니다. 2. 수학 지식: 선형대수, 미분계산, 확률론 및 통계는 머신러닝 알고리즘을 이해하고 개발하는 데 필수적입니다. 이러한 주제들을 대학에서 이미 수강했다면, 다시 복습하는 것이 좋습니다. 3. 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리: Scikit-learn, Pandas, Numpy, Matplotlib 등의 라이브러리를 익혀야 합니다. 이 라이브러리들은 데이터 분석 및 머신러닝 모델링에 널리 사용되므로, 이에 익숙해지는 것이 중요합니다. 4. 머신러닝 알고리즘 이해 및 구현: 각종 머신러닝 알고리즘(선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM, K-NN, K-Means, PCA 등)에 대한 이해를 돕기 위해 책이나 온라인 코스를 통해 공부합니다. 5. 딥러닝 이해 및 구현: 기본적인 머신러닝에 익숙해지면, 딥러닝(신경망, CNN, RNN, LSTM, GAN 등)을 시작하면 됩니다. TensorFlow와 PyTorch는 딥러닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리입니다. 6. 실제 프로젝트 수행: 이론적인 지식을 바탕으로 실제 데이터 세트에 대해 머신러닝 및 딥러닝 모델을 적용해보는 경험을 쌓습니다. 이는 Kaggle 같은 플랫폼에서 데이터를 가져와 진행하거나, 실제 문제를 해결하기 위한 프로젝트를 찾아 수행할 수 있습니다. 7. 지속적인 학습 및 연구: 머신러닝 및 딥러닝은 계속해서 발전하는 분야이므로, 새로운 연구와 기법을 지속적으로 익히는 것이 중요합니다. 관련 논문을 읽거나, 최신 트렌드에 대한 블로그 글이나 강의를 찾아봅니다. 이와 같이 단계별로 접근하면, 머신러닝에 대한 학습이 좀 더 체계적이고 효과적이게 될 것입니다. 하지만 주의해야 할 점은, 모든 것을 한 번에 이해하려고 하지 않는 것입니다. 처음부터 모든 것을 완벽하게 이해하려는 압박감은 오히려 학습을 저해할 수 있습니다. 이해가 가지 않는 부분은 일단 넘어가고, 나중에 다시 돌아와 복습하는 것이 효과적인 방법입니다. 그리고 기억해야 할 점은, 이 모든 과정은 시간이 필요하다는 것입니다. 지속적인 노력과 시간을 통해 점차 실력을 키워나가면 됩니다.