개발자
머신러닝 딥러닝 공부
딥러닝 쪽을 배우려고 하는데 뭐부터 어떻게 공부해야될지 잘 모르겠어요 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 걸로 아는데 머신러닝 먼저 공부를 해야될까요?
답변 1
안녕하세요 :) 머신러닝과 딥러닝을 어떻게 공부해야 좋을지 궁금해하시는 것으로 보입니다. 효율적인 학습 계획을 세우기 위해서는 몇 가지 고려해야 할 사항들이 있습니다. 1. 질문자님의 신분: 학생이신지, 취업준비중이신지, 직장인이신지? 이 질문은 학습에 집중할 수 있는 ”기간“과 ”목표” 설정에 중요합니다. 2. 질문자님이 딥러닝과 머신러닝을 공부하려고 하는 주된 이유가 자기계발 / 취업준비 / 직무활용 / 연구 / 기타 중 어디에 속하는지? 이 질문은 ML/AI 의 범위가 상당히 넓기 때문에 러닝패스를 효율적으로 구축하기 위해 필요합니다. 이렇게 두 가지에 대해서 스스로 생각해보시는 것만으로도 학습 방법을 스스로 선택하는 것도 충분히 가능하실 듯 합니다. 만약 추가적으로 궁금하신 점이나 위의 질문과 관련하여 논의가 필요하시다면 댓글 또는 메시지를 부탁드립니다. 즐거운 ML/AI 분야에 오신 것을 환영합니다 :D
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2024년 05월 02일
딥러닝은 머신러닝의 한 부분으로서, 머신러닝의 기본적인 이해를 바탕으로 시작하는 것이 좋습니다. 따라서 머신러닝부터 공부하시는 것을 추천드립니다. 다음은 학습 순서 및 관련 자료에 대한 제안입니다. 1. **머신러닝 이론**: "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop 와 같은 책을 통해 기본적인 개념을 학습하실 수 있습니다. 2. **Python Programming**: Python은 데이터 과학에 가장 널리 사용되는 언어로, 기본적인 프로그래밍 능력과 numpy, pandas 같은 라이브러리 사용법을 익히는 것이 좋습니다. 3. **Scikit-Learn**: Python의 머신러닝 라이브러리 중 하나로써, 이를 통해 여러 알고리즘들의 작동 방식에 대한 이해를 심화시키는 것이 좋습니다. 4. **딥러닝**: 위의 단계들이 완료된 후에 딥러닝을 시작하시면 좋으며, "Deep Learning" by Goodfellow, Bengio and Courville을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 각 주제별로 온라인 코스가 많으므로, 예를 들어 Coursera나 edX의 머신러닝, 딥러닝 관련 코스를 활용하시면 좋습니다. 이론적인 내용과 실제 구현을 동시에 배울 수 있으므로 매우 효과적일 것입니다.
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