MachineLearning - 머신러닝 전문 영역
머신러닝 기술과 지식을 지속적으로 관리하고 발전시키는 전문 영역입니다.
🎯 영역 목표
- MLOps 실무를 위한 머신러닝 기초 역량 강화
- 최신 머신러닝 기술 동향 파악 및 학습
- 실무 프로젝트를 위한 모델 개발 역량 구축
- 머신러닝 관련 지식 체계 구축 및 유지
📁 구조
Algorithm-Mastery/
핵심 머신러닝 알고리즘의 심화 이해 및 마스터리
Model-Development/
모델 개발 과정에서의 베스트 프랙티스 및 방법론
Performance-Optimization/
모델 성능 최적화 기법 및 전략
Industry-Applications/
산업별 머신러닝 적용 사례 및 패턴
🎓 핵심 역량
1. 알고리즘 이해 (Algorithm Understanding)
- 목표: 주요 머신러닝 알고리즘의 수학적 원리 이해
- 현재 수준: 기초 단계
- 목표 수준: 중급 단계 (2024년 상반기)
2. 모델 개발 (Model Development)
- 목표: 실제 문제 해결을 위한 모델 설계 및 구현
- 현재 수준: 입문 단계
- 목표 수준: 기초 단계 (2024년 하반기)
3. 성능 최적화 (Performance Optimization)
- 목표: 모델 성능 향상을 위한 다양한 기법 활용
- 현재 수준: 입문 단계
- 목표 수준: 기초 단계 (2024년 하반기)
4. 실무 적용 (Practical Application)
- 목표: 실제 비즈니스 문제에 머신러닝 적용
- 현재 수준: 입문 단계
- 목표 수준: 기초 단계 (2025년 상반기)
📊 관리 지표
월간 학습 목표
- 새로운 알고리즘 1개 심화 학습
- 실습 프로젝트 1개 완료
- 관련 논문 2편 읽기
- 기술 블로그 포스트 1개 작성
분기별 성과 평가
- Q1 2024: 기초 알고리즘 마스터 (완료 예정)
- Q2 2024: 심화 알고리즘 학습 (계획)
- Q3 2024: 실무 프로젝트 적용 (계획)
- Q4 2024: MLOps 연계 준비 (계획)
🔗 연관 영역
MLOps 영역 연계
- Model-Management: 모델 버전 관리 및 배포
- Experiment-Management: 실험 추적 및 관리
- System-Operations: 프로덕션 환경에서의 모델 운영
Career 영역 연계
- Skills-Development: 머신러닝 전문가로서의 역량 개발
- Transition: 머신러닝 엔지니어로의 커리어 전환
📚 지속 학습 계획
단기 목표 (3개월)
- 머신러닝 기초 개념 완전 이해
- 주요 알고리즘 직접 구현 능력 획득
- 실제 데이터셋을 활용한 모델링 경험
중기 목표 (6개월)
- 딥러닝 기초 개념 학습
- 실무 프로젝트 적용 경험 축적
- 모델 성능 최적화 기법 습득
장기 목표 (12개월)
- MLOps 파이프라인 구축 능력
- 프로덕션 환경 모델 배포 경험
- 머신러닝 엔지니어로서의 실무 역량 확보
🔄 업데이트 계획
- 주간 검토: 학습 진도 및 목표 달성 상황 점검
- 월간 정리: 새로 학습한 내용 체계적 정리
- 분기별 평가: 목표 달성도 평가 및 다음 분기 계획 수립