머신러닝 공부방법

머신러닝 카테고리는 제가 머신러닝을 공부하면서 알게된 지식과 공부방법 그리고 어려웠던 부분을

해결한 과정을 까먹지 않기 위해서 기록용으로 만들었습니다.

알파고 제로가 자기학습법으로 알파고 마스터를 얼마전에 이겼습니다. 머신리닝의 발전은 제가 생각한 것

보다 많은 진보가 있는것 같습니다.

제가 머신러닝을 처음 공부했을때는 텍스트 위주의 강의를 주로 보았습니다. 

나름 IT분야에 일을 하고있어서 프로그램은 무리가 없었는데요 수학에서 발목이 잡혔습니다.

각설하고 제가 지금 머신러닝 공부하고있는 순서를 설명 드립니다.

머신러닝 학습순서

1.선형대수학 : 많이 알면 알수록 좋습니다.

   그러나 행렬의 곱셉 덧셈 뺄셈을 필수로 알고 있어야 강의를 듣는데 무리가 없습니다.

   아래 내용을 보고 이해 할 수 있으면됩니다. 

   1) 행렬 덧셈 

       [2 , 4] + [3, 5]  = [5, 9]

   2) 행렬 뺄셈

       [2, 4] - [3, 5] = [-1, -1]

   3) 행렬 곱셉

2×2 행렬의 경우 다음과 같이 묘사된다.
$\begin{bmatrix} x_{11} \quad x_{12} \\ x_{21} \quad x_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} y_{11} \quad y_{12} \\ y_{21} \quad y_{22} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_{11}y_{11} + x_{12}y_{21} \quad x_{11}y_{12}+x_{12}y_{22} \\ x_{21}y_{11} + x_{22}y_{21} \quad x_{21}y_{12}+x_{22}y_{22} \end{bmatrix}$

2. 대부분의 강의의 예제가 구글에서 오픈한 TensorFlow를 사용해서 진행합니다.

   [강의페이지] ->https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/

   위페이지에서 TensorFlow의 기본적인 사용법 까지만 보고 3번 강의를 들으면 됩니다.

3. 영어가 된다면 머신러닝 입문자의 필수라 할 수 있는 Andrew Ng 교수님의 강의를 먼저 학습합니다.
    [강의보기]  -> 처음 소개 부분은 학글자막이 지원됩니다. 전 영어가 안되서 패스 ㅠ.ㅠ

    영어가 안되는 분은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 추천합니다. 

    강의페이지 -> http://hunkim.github.io/ml/

    

     위 강의 페이지에서  시즌 1 - 딥러닝의 기본 (TF 1.X lab 완료!)   강의를 먼저 학습 후 다른 강좌를 
      학습하기를 추천합니다. 딥러닝의 기본 강의 내용을 알아야 다른 내용이 이해가 쉽습니다.
      

     김성훈 교수님 강의 시청한지 한 15일되었는데요 너무 쉽게 잘 설명하는것 같습니다.