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Machine learning과 deep learning을 어떻게 시작할까 ?

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요즘 엄청난 유행의 하나일 수도 있지만 저 역시 machine learning과 deep learning에 관심이 가서 좀더 체계적으로 배워보려고 하고 있다. 몇 가지 how-to-start 문서들에서 정리하고 있는 tech tree들을 살펴보자. :)

Intro: Python/R Data handling 과 ML/DL 에 대한 전반적인 이해 (1월 ~ 3월)

목표 : 1월~3월 : 짧은 기간 동안에 깊이보다는 전체를 빨리 경험해보면서 제가 집중할 분야를 정해보자. 기본 개념과 기본적인 Python/R 이용한 데이터 핸들링 방법 파악.

Deep dive (4월 ~ 6월)

ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers: A complete daily plan for studying to become a machine learning engineer.

Comprehensive list for Machine Learning…

Learning Path : Your mentor to become a machine learning expert

Step 0: Basics of R / Python

R/Python 기초

Step 1: Learn basic Descriptive and Inferential Statistics

기본적인 통계에 대한 이해 필요. 본격적인 machine learing 개발 이전에 descriptive statisticsinferential statistics 에 대해서 잘 이해하면 좋음.

Step 2: Data Exploration / Cleaning / Preparation

일반적인 개발자와 구분되는 machine learning 고수는 feature engineeringdata cleaning을 잘 한다. 이와 관련된 몇 가지 links…

Step 3: Introduction to Machine Learning

두 가지 학습 방법을 추천.

Step 4: Participate in Kaggle Knowledge competition

이제 Kaggle knowledge competitions를 위한 모든 툴을 갖추게 된 것이다. 도전.

Step 5: Advanced Machine Learning

이제 기본적인 machine learning을 넘어 좀더 발전된 Deep Learning 이나 ` Machine Learning with Big Data` 등을 학습해야 함.

Deep learning

Ensemble modeling

Machine Learning with Big Data

Step 6: Participate in main stream Kaggle Competition

fellow data scientists과 경쟁하면서 배울 수 있도록 Kaggle competition 참가.

A Complete Guide on Getting Started with Deep Learning in Python

Step 0 : Pre-requisites (2~6달)

Deep learning 이전에 machine learning 기초에 대해서 잘 알아둘 것.

Step 1 : Setup your Machine

시작하기 이전에 적절한 hardware 를 갖추고 있는지 확인 필요.

  • A good enough GPU (4+ GB), preferably Nvidia
  • An OK CPU (eg. Intel Core i3 is ok, Intel Pentium may not be)
  • 4 GB RAM or depending upon the dataset.

적절한 machine 이 없다면 새로 사거나 Amazone AWS 를 이용할 수도 있다.

  • 주의 : 현 단계에서 절대 어떤 deep learning library 를 설치하지 말 것. Step 3 에서 할 것.

Step 2 : A Shallow Dive

이전에 학습한 기초 지식과 함께 최신 유명한 deep learning libraries 들과 이들을 동작하키는 언어에 대해서 좀더 학습해야 한다.

이들 유명한 Libraries 에 대한 대략적인 개요는 다음 강의에서 다루고 있다. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Step 3 : Choose your own Adventure! (1~2달)

이제 가장 흥미로운 시간이다! Deep learning은 여러가지 분야에 적용되어 첨단의 결과를 내고 있다. 이들 각 분야에서 직접 hands-on 경험이 필요하다.

  • Deep Learning for Computer Vision
  • Deep Learning for Natural Language Processing
  • Deep Learning for Speech/Audio
  • Deep Learning for Reinforcement Learning

Step 4 : Deep Dive into Deep Learning

  • 위의 여러가지 모험에 도전
  • 위에서 언급되지 않은 분야의 deep learning 에 도전
  • Kaggle에 도전
  • Deep learning community 에 참석
  • 최신 research 학습

7 Steps to Mastering Machine Learning With Python

Step 1: Basic Python Skills

Step 2: Foundational Machine Learning Skills

  • [Machine Learning - Stanford University Coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning), lecture note

Step 3: Scientific Python Packages Overview

  • numpy - mainly useful for its N-dimensional array objects
  • pandas - Python data analysis library, including structures such as dataframes
  • matplotlib - 2D plotting library producing publication quality figures
  • scikit-learn - the machine learning algorithms used for data analysis and data mining tasks

Step 4: Getting Started with Machine Learning in Python

Step 5: Machine Learning Topics with Python

Step 6: Advanced Machine Learning Topics with Python

Step 7: Deep Learning in Python

Machine Learning in a Year – Learning New Stuff – Medium

First intro: Hacker News and Udacity

  • [Machine Learning - Stanford University Coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
    • 매우 좋은 코스이고, 이를 통해서 많이 배웠지만 힘들었다. 특히 초보자가 octave 와 같은 새로운 언어를 배우면서 coding 하는 것은 쉽지 않았다.
  • [Intro to Machine Learning Course Udacity](https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning–ud120)
    • 다시 돌아간다면 좀더 쉬운 코스로 재미있게 배우면서 확신을 갖을 수 있또록 이 코스를 선택할 것이다.

The Non-Technical Guide to Machine Learning & Artificial Intelligence

Infographic - Learning Plan 2017 for beginners in data science

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24 Data Science, R, Python, Excel, and Machine Learning Cheat Sheets - Data Science Central

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