홍종화에 대하여

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MachineLearning-Fundamentals - 머신러닝 기초 학습 프로젝트

MLOps 학습을 위한 머신러닝 기초 개념과 모델 이해도 향상 프로젝트입니다.

🎯 프로젝트 목표

  • MLOps 학습을 위한 머신러닝 기초 지식 습득
  • 다양한 머신러닝 모델의 원리와 특성 이해
  • 실제 데이터를 활용한 모델 구현 및 평가 경험
  • MLOps 파이프라인 구축을 위한 기반 지식 확보

📅 프로젝트 기간

  • 시작일: 2024년 1월
  • 예상 완료일: 2024년 6월 (6개월)
  • 현재 상태: 🟢 진행 중

📚 학습 주제

1. 머신러닝 기초 개념

  • Supervised Learning: 회귀, 분류 알고리즘
  • Unsupervised Learning: 군집화, 차원 축소
  • Model Evaluation: 교차 검증, 성능 지표

2. 주요 알고리즘 심화

  • Linear Models: 선형 회귀, 로지스틱 회귀
  • Tree-based Models: Decision Tree, Random Forest, XGBoost
  • Neural Networks: MLP, CNN, RNN
  • Advanced Models: SVM, Ensemble Methods

3. 실습 프로젝트

  • 데이터 전처리: 결측치 처리, 특성 엔지니어링
  • 모델 최적화: 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 선택
  • 성능 평가: 다양한 평가 지표 활용
  • 모델 해석: 모델 성능 분석 및 개선

📁 프로젝트 구조

MachineLearning-Fundamentals/
├── README.md                    # 프로젝트 개요 및 진행 상황
├── Theory/                      # 이론 학습 자료
│   ├── Supervised-Learning/     # 지도 학습 개념
│   ├── Unsupervised-Learning/   # 비지도 학습 개념
│   └── Model-Evaluation/        # 모델 평가 방법
├── Practice/                    # 실습 프로젝트
│   ├── Basic-Algorithms/        # 기본 알고리즘 구현
│   ├── Data-Projects/           # 데이터 기반 프로젝트
│   └── Model-Comparison/        # 모델 성능 비교
├── Notes/                       # 학습 노트 및 정리
└── Resources/                   # 참고 자료 및 데이터셋

🔗 연관 프로젝트

  • MLOpsBasics: 머신러닝 운영 기초 학습 (후속 프로젝트)
  • MLOps-Zoomcamp: MLOps 실습 강의 (후속 프로젝트)

📊 진행 상황

1단계: 기초 개념 학습 (진행 중)

  • 머신러닝 개요 및 타입 이해
  • 데이터 전처리 방법 학습
  • 모델 평가 지표 이해

2단계: 알고리즘 심화 학습 (예정)

  • 선형 모델 이론 및 실습
  • 트리 기반 모델 학습
  • 신경망 기초 개념

3단계: 실습 프로젝트 (예정)

  • 분류 문제 해결 프로젝트
  • 회귀 문제 해결 프로젝트
  • 모델 성능 비교 분석

🎓 성공 기준

  1. 이론 이해: 주요 머신러닝 개념과 알고리즘 원리 숙지
  2. 실습 완료: 3개 이상의 실습 프로젝트 완료
  3. 모델 구현: 기본적인 머신러닝 모델을 직접 구현할 수 있는 수준
  4. MLOps 연계: MLOps 학습으로 자연스럽게 연결할 수 있는 기반 지식 확보

📖 학습 자료

  • 도서: “Hands-On Machine Learning”, “Pattern Recognition and Machine Learning”
  • 온라인 강의: Coursera ML Course, Fast.ai
  • 실습 환경: Python, scikit-learn, pandas, numpy
  • 데이터셋: Kaggle, UCI ML Repository

🔄 MLOps 연계 계획

본 프로젝트 완료 후 다음 단계:

  1. MLOpsBasics 프로젝트로 머신러닝 운영 기초 학습
  2. MLOps-Zoomcamp 강의를 통한 실무 경험 축적
  3. Areas/MLOps 영역에서 지속적인 전문성 발전

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