머신러닝 학습 계획

이 문서는 머신러닝 학습을 위한 계획서입니다. 머신러닝은 데이터 분석과 예측에 매우 효과적인 방법론으로, 이를 학습하기 위해서는 체계적인 계획이 필요합니다. 아래는 머신러닝 학습을 위한 계획서입니다.

학습 목표

• 머신러닝의 기본 개념 및 용어 이해
• 데이터 전처리 기술 습득
• 분류, 회귀, 군집화 등의 머신러닝 알고리즘 이해 및 구현
• 모델 성능 평가 및 개선 기법 습득
• 머신러닝을 활용한 실무 프로젝트 경험

학습 일정

1. 머신러닝 기초 이론 학습 (2주)
   • 머신러닝 개요
   • 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기본 개념
   • 통계학, 선형대수학, 확률론 등의 수학 이론
2. 데이터 전처리 기술 학습 (1주)
   • 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 스케일링 등의 전처리 기술
   • 데이터 시각화 및 탐색 기술
3. 머신러닝 알고리즘 학습 (3주)
   • 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등의 알고리즘 이해 및 구현
   • 신경망, SVM, 랜덤포레스트 등의 고급 알고리즘 학습
4. 모델 평가 및 개선 기법 학습 (1주)
   • 교차검증, 오차행렬, ROC 커브 등의 평가 지표 이해
   • 하이퍼파라미터 튜닝, 앙상블 등의 모델 개선 기법 학습
5. 머신러닝 실무 프로젝트 (2주)
   • 머신러닝 프로젝트 수행 및 발표
   • 피드백 및 개선 사항 반영

학습 자료

• 왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌

• 뭔신(神)? 머신러닝(Machine Learning),데이터 사이언스 웹 앱 제작하기

• Kaggle 등의 온라인 머신러닝 커뮤니티 참고

위와 같은 학습 일정을 따르면 머신러닝을 체계적으로 학습할 수 있습니다. 이를 토대로 실무에서 머신러닝을 적용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 노력해보세요.