![[혼공머신] 혼공학습단 14기 활동 회고](https://samparkblog.com/wp-content/uploads/2025/08/혼자공부하는-머신러닝-딥러닝-개정판-혼공학습단-14기.png)
혼공학습단 14기의 6주간 스터디를 성공적으로 마무리했습니다. ‘혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 개정판‘ 교재와 함께 공부하며 경험하고 배웠던 점들을 공유하고자 합니다. 평소 머신러닝과 딥러닝에 관심이 컸지만, 방대한 양과 혼자서 꾸준히 학습하기 어렵다는 점 때문에 선뜻 시작하지 못했습니다. 처음에는 그 방대함에 막막함이 앞섰지만, 혼공학습단 14기의 커리큘럼을 따르면서 완전히 이해하지 못하는 부분도 있었지만, 시간 계획에 맞춰 진도를 따라가려 […]
![[혼공머신] 6주차 딥러닝을 시작합니다 (인공 신경망, 심층 신경망, 신경망 모델 훈련)](https://samparkblog.com/wp-content/uploads/2025/08/혼자공부하는-머신러닝-딥러닝-개정판-6주차_01.png)
[혼공머신] 6주차 딥러닝을 시작합니다 (인공 신경망, 심층 신경망, 신경망 모델 훈련)
Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 인공 신경망의 기본적인 구성과 동작 원리부터, 더 복잡한 심층 신경망으로 발전하는 과정, 그리고 모델을 효율적으로 훈련하고 최적의 성능을 끌어내는 다양한 기법들을 실제 코드를 통해서 딥러닝의 원리를 이해하는데 도움이 되었습니다. 07-1 인공 신경망 패션 MNIST 데이터셋을 활용하여 옷 이미지를 분류하는 과제를 수행하며, 전통적인 로지스틱 회귀 모델과 비교하여 인공 신경망이 어떤 점에서 뛰어난 […]
![[혼공머신] 3주차: 로지스틱 회귀 & SGD, 분류 알고리즘](https://samparkblog.com/wp-content/uploads/2025/07/혼자공부하는-머신러닝-딥러닝-개정판-3주차_01.png)
[혼공머신] 3주차: 로지스틱 회귀 & SGD, 분류 알고리즘
지난주에 숫자 예측(회귀)을 다뤘다면, 이번 주에는 데이터를 정해진 기준에 따라 구분하는 ‘분류(Classification)’알고리즘에 대해 깊이 있게 탐구했습니다. 특히 로지스틱 회귀와 확률적 경사 하강법이라는 핵심 개념들을 배우면서, 머신러닝이 어떻게 디어터를 똑독하게 나누고 판단하는지 그 원리를 이해하게 되어 기뻤습니다. Chapter 04. 다양한 분류 알고리즘 이번 챕터에서는 데이터를 효율적으로 분류하는 여러 가지 기법들을 배웠습니다. 단순히 결과를 아는 것을 넘어, […]
![[혼공머신] 2주차: 회귀 알고리즘과 모델 규제 실습 후기](https://samparkblog.com/wp-content/uploads/2025/07/혼자공부하는-머신러닝-딥러닝-개정판-2주차_01.png)
[혼공머신] 2주차: 회귀 알고리즘과 모델 규제 실습 후기
‘혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 개정판’ 스터디 2주차 학습을 마쳤습니다. 이번 2주차는 교재의 Chapter 03 ‘회귀 알고리즘과 모델 규제’를 중심으로, 숫자를 예측하는 ‘회귀’에 대해 깊이 있게 학습하였습니다. 모델이 과도하게 훈련 데이터에 적합하거나(과대적합) 너무 단순하여 성능이 저하되는(과소적합) 현상을 방지하는 ‘규제’ 기법까지 배우며 머신러닝 모델을 더욱 견고하게 구축하는 방법을 익혔습니다. Chapter 03. 회귀 알고리즘과 모델 규제 이번 […]
![[혼공머신] 1주차: AI 입문과 데이터 전처리 실습 후기](https://samparkblog.com/wp-content/uploads/2025/07/혼자공부하는-머신러닝-딥러닝-개정판-1주차_01.png)
[혼공머신] 1주차: AI 입문과 데이터 전처리 실습 후기
‘혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 개정판’ 스터디 1주차 학습을 마쳤습니다. 이번 1주차 학습은 교재의 Chapter 01 ‘나의 첫 머신러닝’과 Chapter 02 ‘데이터 다루기’를 중심으로 진행되었습니다. 기초 개념부터 실제 코드 실습까지, 머신러닝의 핵심 원리를 차근차근 익히는 유익한 시간이었습니다. Chapter 01. 나의 첫 머신러닝 첫 챕터에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 실제 머신러닝 프로그램을 구현하는 과정을 실습했습니다. 기본 개념 및 실습 환경 인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 정의와 관계를 학습했습니다. 구글 코랩(Google Colab)을 활용하여 별도 설치 없이 웹에서 코딩 및 실습 환경을 구축할 수 있어 편리했습니다. 첫 머신러닝 구현: 생선 분류 […]
입문자를 위한 친절한 안내서, ‘혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝’ 개정판 리뷰
“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.” 오늘은 많은 분들이 관심 가지는 분야인 머신러닝과 딥러닝 입문서, “혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝” 개정판에 대한 저의 솔직한 경험과 생각을 공유하고자 합니다. 복잡하게만 느껴졌던 머신러닝과 딥러닝의 세계에 발을 들이고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 고민이셨다면, 이 글이 도움이 되기를 바랍니다. 이 책은 ‘혼자 공부하는’ 시리즈답게 독학하는 학습자를 위한 […]