Classification Overview - 분류 알고리즘 개요
🎯 학습 목표 및 현재 상태
현재 수준 (2025-01-27 기준)
- 상태: 기초 개념 학습 완료
- 이해도: 개념적 이해 60%, 실무 적용 10%
- 다음 단계: 실습을 통한 경험 축적 필요
목표 수준 (2025-04-27 목표)
- 상태: 중급 수준 달성
- 이해도: 개념적 이해 90%, 실무 적용 70%
- 역량: 실제 문제 해결 능력 보유
📊 분류 알고리즘 마스터리 로드맵
Phase 1: 기본 알고리즘 이해 (1-2월)
- 분류 문제의 기본 개념 학습
- 사이킷런 라이브러리 개요 파악
- 로지스틱 회귀 원리 이해
- 결정 트리 알고리즘 이해
- K-최근접 이웃 알고리즘 이해
Phase 2: 고급 알고리즘 학습 (3-4월)
- 서포트 벡터 머신 원리 이해
- 앙상블 방법 (랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅)
- 신경망 기반 분류
- 베이즈 분류기
Phase 3: 실무 적용 기법 (5-6월)
- 불균형 데이터 처리 기법
- 특성 선택 및 엔지니어링
- 모델 해석 및 설명 가능성
- 성능 최적화 기법
🔍 주요 분류 알고리즘 심화 학습
1. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
학습 상태: 🔄 진행 중
핵심 개념:
- 선형 회귀 + 시그모이드 함수
- 최대 우도 추정법 (MLE)
- 확률적 출력 제공
학습 과제:
- 시그모이드 함수 수학적 유도
- 비용 함수 및 경사 하강법
- 다항 로지스틱 회귀 확장
실습 목표:
- 이진 분류 문제 해결
- 계수 해석 및 의미 파악
- 정규화 효과 실험
2. 결정 트리 (Decision Tree)
학습 상태: ⏳ 예정
핵심 개념:
- 정보 이득 (Information Gain)
- 지니 불순도 (Gini Impurity)
- 가지치기 (Pruning)
학습 과제:
- 엔트로피 및 정보 이득 계산
- 분할 기준 최적화
- 과적합 방지 기법
실습 목표:
- 결정 트리 시각화
- 특성 중요도 분석
- 하이퍼파라미터 튜닝
3. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors)
학습 상태: ⏳ 예정
핵심 개념:
- 거리 측정 (유클리드, 맨해튼, 코사인)
- 지연 학습 (Lazy Learning)
- 차원의 저주 (Curse of Dimensionality)
학습 과제:
- 다양한 거리 측정 방법 이해
- 최적의 k 값 선택 방법
- 가중 투표 기법
실습 목표:
- 다양한 k 값 실험
- 거리 측정 방법 비교
- 고차원 데이터에서의 성능 분석
📈 학습 진도 추적
이론 학습 진도 (40%)
- 분류 문제 개념 (100%)
- 사이킷런 기본 구조 (100%)
- 로지스틱 회귀 (20%)
- 결정 트리 (0%)
- K-NN (0%)
실습 진도 (10%)
- 붓꽃 분류 예제 (0%)
- 타이타닉 생존 예측 (0%)
- 알고리즘 성능 비교 (0%)
심화 학습 진도 (0%)
- 수학적 원리 깊이 이해
- 실무 적용 기법
- 최적화 및 튜닝
🎯 월별 학습 목표
2025년 1월 (기초 다지기)
- 분류 문제 개념 정립
- 사이킷런 라이브러리 이해
- 로지스틱 회귀 기본 개념
- 첫 번째 분류 모델 구현
2025년 2월 (기본 알고리즘)
- 결정 트리 알고리즘 이해
- K-NN 알고리즘 이해
- 성능 평가 지표 실습
- 알고리즘 비교 프로젝트
2025년 3월 (고급 알고리즘)
- SVM 알고리즘 이해
- 랜덤 포레스트 학습
- 앙상블 방법 실습
- 타이타닉 프로젝트 완료
🔄 정기 평가 및 개선
주간 점검 (매주 일요일)
- 학습 진도 평가
- 이해도 자가 진단
- 다음 주 계획 수립
월간 평가 (매월 마지막 주)
- 목표 달성도 평가
- 새로운 도전 과제 설정
- 학습 방법 개선점 도출
분기별 종합 평가
- 전체 진도 점검
- 실무 적용 능력 평가
- 다음 분기 전략 수립
📚 참고 자료 및 리소스
필수 도서
- “Hands-On Machine Learning” 1-4장
- “Pattern Recognition and Machine Learning” 3-4장
- “The Elements of Statistical Learning” 2-4장
온라인 강의
- Andrew Ng Machine Learning Course
- Fast.ai Practical Deep Learning for Coders
- Coursera 머신러닝 전문화 과정
실습 플랫폼
- Kaggle Learn - Intro to Machine Learning
- DataCamp - Machine Learning with Python
- Google Colab 환경 설정
🚀 MLOps 연계 계획
단기 연계 (3개월)
- 분류 모델 배포 경험
- 모델 성능 모니터링
- 간단한 CI/CD 파이프라인 구축
중기 연계 (6개월)
- A/B 테스트를 통한 모델 검증
- 모델 버전 관리 시스템
- 실시간 예측 서비스 구축
장기 연계 (12개월)
- 엔드투엔드 MLOps 파이프라인
- 모델 드리프트 감지 및 자동 재학습
- 프로덕션 환경 모델 운영
📝 학습 노트 및 회고
현재까지의 인사이트
- 분류 문제의 다양성과 복잡성에 대한 인식
- 사이킷런의 일관된 API 구조의 장점
- 이론과 실습의 균형 학습 필요성
도전 과제
- 수학적 원리의 깊이 있는 이해
- 실제 데이터의 복잡성 대응
- 알고리즘 선택 기준 명확화
개선 방향
- 실습 비중 증가
- 실제 프로젝트 경험 축적
- 커뮤니티 활동 참여 (스터디, 블로그 등)