Machine Learning Study 혼자 해보기

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지식공유 (Knowledge Sharings)

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취지

This repository is intended for personal study in machine-learning

머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들께 도움이 되고자 작성하였습니다.

온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.

직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.

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동영상 강의 묶음, 재생목록 (Video Lectures)

Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.

파이썬 (Python), 데이터분석 (Pandas, Numpy), 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)

• 전자책으로 함께보는 파이썬(Python) 강의 몰아보기 - 테디노트
• 생애 첫 코딩 - 파이썬 (김정욱)
  • 코딩 학원을 운영하고 있는 김정욱 대표의 파이썬 입문 강좌 (3시간). 라이트 과정은 무료로 제공하고 있습니다.
• 파이썬 강좌 코딩 기초 강의 Python | 김왼손의 왼손코딩
• 딥러닝을 위한 파이썬 - 신경식님
• NumPy(넘파이) 기본 - T아카데미
• 한 방으로 끝내는 판다스(Pandas) - 테디노트
• 판다스(Pandas)노트 (무료전자책) - 테디노트
• Pandas 기본기 다지기 - T아카데미
• Pandas로 하는 시계열 데이터분석 - T아카데미
• 입문자를 위한 파이썬 기초 따라잡기 - 재즐보프
• 파이썬 데이터 시각화 튜토리얼 - 재즐보프

수학 (Mathmatics) & 통계 (Statistics)

• 선형대수학을 시각적으로 먼저 이해해야 하는 이유 - 3Blue1Brown 한국어
• 벡터란 무엇인가? | 선형대수학의 본질 - 3Blue1Brown 한국어
• 선형대수 기초 - 3Blue1Brown
• Mathematical Monk Youtube(영문)
  • 딥러닝에 관련된 수학을 굉장히 쉽게 풀어놓은 유튜브.
• 딥러닝을 위한 선형대수학 - 올바른 수학교육 연구소
• 딥러닝 수학 강의 - 모두의연구소 Chanwoo Timothy Lee 님
  • 직접 손글씨로 딥러닝 수학의 원리를 이해하는데 도움이 되는 강의

머신러닝 (Machine Learning) & 딥러닝 (Deep Learning)

• Best of ML Python
  • 무려 840개의 오픈소스 ML 프로젝트 깃헙을 모아놓은 저장소! 꼭 살펴보시길!
• Machine Learning with Python
  • 다양한 머신러닝 테크닉을 커버하는 튜토리얼 Jupyter Notebook을 모아놓은 GitHub!
• Scikit Learn 공식 홈페이지 튜토리얼
  • 사이킷런(Scikit Learn)을 활용한 데이터 분석 파이프라인 학습 및 머신러닝 라이브러리 활용
  • 유튜브 튜토리얼(freeCodeCamp.org): https://www.youtube.com/watch?v=pqNCD_5r0IU
• Machine Learning by coursera - Andrew Ng
  • 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.
• 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 - 최성철 교수님(TEAMLAB)
  • 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 인프런에서 유료 (3만 3천원), 유튜브에서도 청취가능
• 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow) - 김성훈 교수님
  • 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음.
• 고등학교 수학만 알면 따라할 수 있는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - 바람님
  • 바람님께서 유튜브 채널에 공개한 딥러닝 오픈 강의. 입문자도 이해하기 쉽게 설명.
• 딥러닝 홀로서기 - Idea Factory KAIST
  • 입문용으로 딥러닝에 대한 전반적인 이해를 위한 강의. 강의별 코드도 제공
• CS231n (영문) - Stanford
  • 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.
• CS329S: Machine Learning Systems Design (Winter 2021)

빅데이터 분석 기사

• 캐글로 함께하는 빅데이터 분석기사 - 김태헌님
  • 빅데이터 분석기사 실전 문제를 캐글에 꾸준히 업데이트 해주고 계시고, 캐글 노트북 커널과 강의를 함께 보실 수 있습니다.

주제별 (By Subjects)

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  • LLM (Large Language Model)
  • 랭체인 (LangChain)
  • ChatGPT
  • 기타 (Others)
  • 캐글 & 데이콘
    • 캐글이 처음이라면?

수학 (Mathmatics)

• 기초

  • 머신러닝, 딥러닝을 위한 기초 수학 - 테디노트
  • 수학 기호 - 리브레 위키
  • 자연상수 e가 필요한 이유 - 공돌이의 수학정리노트
  • What is ln (Natural Logarithm) - Arnold Tutoring

• 미분

  • 미분과 편미분(Ordinary Derivative & Partial Derivative) | 인공지능 및 컴퓨터 비전을 위한 수학 핵심 개념노트(Mathematics for AI) - 동빈나님
  • [머신러닝/딥러닝 수학 입문 2강 - 미분 | T아카데미](https://www.youtube.com/watch?v=JQe7S-gOElk&list=PL9mhQYIlKEhewXqJaTy_wd5emhDwW6JU6&index=3