머신러닝 체크리스트 요약

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 대학원생
• 기초 수학/프로그래밍 지식을 가진 중급 이상 수준의 학습자
• 실무 적용 및 알고리즘 선택 가이드가 필요한 개발자

핵심 요약

• 핵심 수학 개념: 선형대수, 확률론, 미적분, 최적화 방법이 머신러닝의 기초 (예: PCA, t-SNE 등)
• 대표 알고리즘: XGBoost, SVM, RNN, LSTM, K-Means, GMM 등 다양한 분류/회귀/군집 알고리즘 포함
• 학습 자료: "An Introduction to Statistical Learning", fast.ai, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 등 실습 중심 자료 제공

섹션별 세부 요약

1. **기초 수학/통계**

• 선형대수: 벡터, 행렬 연산이 모델 구현에 필수 (예: PCA에서 주성분 추출)
• 확률론: 베이즈 정리, ROC-AUC 분석 등 예측 모델 평가에 활용
• 최적화: 경사하강법, SGD 등 학습 알고리즘 핵심

2. **대표 머신러닝 알고리즘**

• 딥러닝: MLP, CNN, RNN, LSTM 등 시퀀스 데이터 처리에 적합
• 트리 기반: XGBoost, Random Forest 등 고성능 회귀/분류 모델
• 기계학습: SVM, KNN, Naive Bayes 등 간단한 데이터셋에 효과적

3. **자료 및 학습 경로**

• 책: "Elements of Statistical Learning", "Bayesian Reasoning and Machine Learning" 등 이론/실습 병행
• 온라인 강의: fast.ai, Udacity에서 실전 프로젝트 기반 학습 가능
• 도구: TensorFlow, Scikit-Learn, R 등 다양한 프레임워크 지원

결론

• 체크리스트 활용 팁: 알고리즘 선택 시 문제 유형(분류/회귀/군집)과 데이터 크기를 고려해 XGBoost와 같은 성능 우수 모델 우선 적용
• 학습 자료 추천: "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow"를 실습 중심으로 활용하고, fast.ai 강의를 병행해 실무 기술 강화
• 핵심 수치: ROC-AUC 0.8 이상이 모델의 높은 예측 성능 기준 (예: SVM에서 0.85 이상 달성 시 유의미)