‘AI에 관심은 있는데, 머신러닝부터 막막하다면?’

수학, 통계, 프로그래밍이 모두 필요하다는 얘기에

시작도 못하고 멈추는 경우가 많아요.

하지만 단계별로 접근하면 비전공자도 충분히 학습할 수 있습니다.

입문부터 실무 응용까지, 머신러닝 독학을 위한 로드맵을 정리해드릴게요.

✅ 1단계: 기초 다지기

✔ 파이썬 기초

문법, 함수, 리스트/딕셔너리, 클래스까지

추천 사이트: Inflearn, CodeUp, 프로그래머스

필수 패키지: NumPy, Pandas, Matplotlib

✔ 통계 & 수학

평균, 분산, 표준편차

선형대수: 벡터, 행렬

미분/적분: 경사하강법 이해에 필요

참고 강의: Khan Academy, StatQuest

✅ 2단계: 머신러닝 핵심 개념

지도학습/비지도학습 구분

분류, 회귀, 군집화 개념

모델의 과적합/과소적합 이해

훈련 / 검증 / 테스트 셋 구분

추천 강의:

Andrew Ng의 Machine Learning (Coursera)

김성훈 교수의 모두를 위한 머신러닝 강의

✅ 3단계: 실습 중심 학습

scikit-learn 라이브러리로 다양한 모델 실습

Decision Tree, KNN, SVM, Random Forest 등

데이터셋: Titanic, Iris, MNIST 등 활용

실습 플랫폼: Kaggle, Google Colab

✅ 4단계: 프로젝트 & 포트폴리오

예측 모델 만들기 (예: 고객 이탈 예측, 가격 예측)

캐글 대회 입문 → 간단한 노트북 제출

GitHub에 코드와 분석 노트 정리

✅ 5단계: 딥러닝 & 고급 주제 확장

TensorFlow, PyTorch 입문

CNN, RNN, 자연어 처리 기본

강화학습, AutoML 등으로 확장 가능

기초를 탄탄히 다지고,

한 걸음씩 실습하며 익히는 게 머신러닝 독학의 핵심입니다.

처음엔 어려워도, 꾸준히 코드로 손에 익히다 보면

정말로 ‘할 수 있다’는 감각이 생깁니다.

한 번에 완벽하려고 하지 말고, 오늘 한 줄이라도 써보세요 :)