Machine Learning에 대한 글을 써보려고 해요.

예전부터 관심도 많았던 분야기도 하지만 막상 블로그를 시작하게 된 계기인 해커톤이 끝나고나니까 뭔가 글을 쓸만한 주제도 개발을 해야만 생기나 싶었는데 이게 생각보다 개발환경이 녹록치 못하다보니까 개발이 쉽지가 않더라고요.

원래는 toy project로 자동 게임맵 생성을 하려고 했었는데 pygame이 리눅스 서버 환경에서는 안돌아가니까 Azure나 구름ide에서 개발하기가 힘든 관계로 당분간은 ML공부나 할려고 합니다. 

 

사실 예전에 학원강사로 일할 때 주제넘게 ML을 가르쳐보겠다고 할 때 강의하면서 여러모로 미숙하다고 많이 느꼈던 분야라서 공부를 더 해보고 싶은 마음도 있고 그때는 강의준비에 급급하다 보니 막상 내가 이해도가 부족한데도 수업들어가서 잘못 설명해줬던 부분도 생각나서 여기에 대해서 모자랐던 부분을 더 공부한다는 생각으로 ML에 대한 글을 써보려고 합니다.

 

일단 기본적으로 Keras를 바탕으로 할꺼고, 어느정도 초반부에는 라이브러리를 의존하지 않고 최대한 직접 구현해보는 방식으로 글을 써보려고 합니다.

글의 내용은 제가 예전에 강의를 했던 내용을 바탕으로 글을 써보려고 합니다. 아 물론 쓰다보면 더 쓰고싶은 게 있어서 바뀔수도 있고~

 

일단 그 당시의 커리큘럼은 

• Lecture 1 (Course intro and basic modules for ML)
• Lecture 2 (Linear algebra and partial differential)
• Lecture 3 (Linear regression, general regression)
• Lecture 4 (Classification)
• Lecture 5 (Perceptron and Back Propagation)
• Lecture 6 (Network Implementation and Convolution Neural Network(CNN))
• Lecture 7 (Unsupervised Learning) ...

이랬었는데 일단 이걸 바탕으로 한번 글을 써보죠!