머신러닝 딥러닝 공부하는 방법

머신러닝 공부하는 방법은 많지만 정작 어떤 것부터 시작해야 할지 감이 오지 않는다. 본인의 경우 생각한 바가 있어 파이썬을 같이 공부하고 있지만 해외사례를 보면 프로그램 언어는 딱히 중요하지 않다. 그럼에도 파이썬을 공부하는 이유는 따로 있기도 하다. 머신러닝을 공부하는 방법은 많지만 찾다보면 굳이 프로그래밍을 몰라도 머신러닝을 할 수 있는 방법들이 많이 있다.

머신러닝 딥러닝 공부하는 방법

검색해 보자.

머신러닝이나 딥러닝이나 기계를 학습시켜 결과를 도출하는 방법이란 점에서 비슷하다.

위의 단어로 검색을 해봐도 구체적인 방법론 보다는 교양과목에 가까운 개요를 설명하는 것들이 대부분이다.

약간은 전문성을 갖춘 내용을 보고 싶지만 그런 내용들이 부족한 것은 사실일 수 있다.

그럼 방법은 하나 밖에 없다.

교육을 전문으로 하는 홈페이지 등에 방문하여 머신러닝을 검색하여 강좌들을 찾아보는 방법이다.

무료 강좌를 위주로 찾아봐도 되지만 이 무료강좌들도 쉽지만은 않다.

 

일단 듣자

개발자들이 공부하는 방법은 의외로 단순하다.

모르는 것이 나오면 아래와 같은 일이 반복된다.

• 문제발생
• 검색
• 관련자료 수집
• 방법 적용
• 문제해결
• 위이 행위 반복

개발자들이 공부하는 것도 위의 과정을 거친다.

하나씩 처음부터 기초지식부터 쌓아나가는 사람부터 자신에게 필요한 부분만 보는 사람까지 다양하다.

후자의 경우가 학습에 빠르다.

최근 강좌들을 검색해 보니 프로그래밍을 몰라도 머신러닝을 할 수 있는 방법들이 많이 있다.

대표적인 것이 머신러닝 툴이라거나 엑셀을 이용한 방법들이다.

 

누구나 사용하는 엑셀을 이용하자.

엑셀을 단순히 수식이나 차트 등만 이용할 수도 있다.

엑셀의 VBA 기능을 이용하면 엄청난 것들을 만들 수도 있다.

물론, VBA는 프로그래밍의 영역이기도 하다.

그럼에도 엑셀에서는 VBA를 사용하지 않더라도 머신러닝을 할 수 있는 방법론들이 많이 있다.

국내에는 거의 없지만 해외의 홈페이지를 검색해 보면 많이 있다.

영어를 몰라도 된다.

웹브라우저에서 자동으로 검색해 주니 편하다.

단지, 의미 전달에 애매한 부분이 있지만 이것은 원문으로 다시 보면 좀 더 정확한 의미를 알 수 있다.

 

자습서를 많이 보자

해외의 경우 강좌들은 무료로 배포하는 고급자료들이 많이 있다.

터무니 없을 정도로 많다는 것이 함정이다.

자신에게 맞는 것이 어떤 것인지도 모를 정도로 많은 무료 자료들이 있다.

간단히 공부하고 싶다면 자습서를 찾아보도록 하자.

자습서는 tutorial 이다.

machine learning tutorial 이라던지 deep learning tutorial 이란 단어로 검색을 하면 따라하기 같은 강좌들을 많이 찾아볼 수 있다.

위의 검색에서 excel 이란 단어를 곁들이면 어떨까?

2천건의 자료들이 검색된다.

이것으로 자신이 원하는 것을 찾아 따라해보면 어떨까 싶다.