도서

  1. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville

  2. 이 책은 딥러닝의 기초부터 심화 내용까지 다루고 있으며, 머신러닝의 기초 개념, 신경망, 심화 학습 기법 등을 포함한다.

  3. "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop

  4. 패턴 인식과 머신러닝의 기초 개념을 다루며, 특히 확률 모델과 베이지안 네트워크에 초점을 맞춘다.

  5. "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" by Kevin P. Murphy

  6. 확률적 접근 방식으로 머신러닝의 다양한 기법과 알고리즘을 설명하며, 이론적 배경과 실용적인 예제를 포함한다.

논문

  1. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton

  2. 딥러닝의 기초가 되는 컨볼루션 신경망(CNN)과 ImageNet 데이터셋을 사용한 이미지 분류 성능 향상에 대한 논문이다.

  3. "Attention is All You Need" by Ashish Vaswani et al.

  4. 자연어 처리 분야에서 큰 혁신을 이룬 Transformer 모델에 대한 논문으로, Self-Attention 메커니즘을 설명한다.

  5. "A Few Useful Things to Know about Machine Learning" by Pedro Domingos

  6. 머신러닝의 중요한 개념과 실용적인 조언을 제공하는 논문으로, 실제 프로젝트에 유용한 팁을 포함한다.

온라인 코스

  1. Coursera: "Machine Learning" by Andrew Ng

  2. 머신러닝의 기본 개념을 학습할 수 있는 입문 강좌로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등을 다룬다.

  3. edX: "Deep Learning for Self-Driving Cars" by MIT

  4. 자율 주행 자동차에 적용되는 딥러닝 기술을 학습할 수 있는 강좌로, CNN, RNN, 강화 학습 등을 포함한다.

  5. Udacity: "Deep Reinforcement Learning Nanodegree"

  6. 강화 학습을 중점적으로 학습할 수 있는 강좌로, 심화된 학습 알고리즘과 실용적인 프로젝트를 다룬다.

웹사이트 및 블로그

  1. Kaggle
  2. 데이터 과학 및 머신러닝 경진대회 플랫폼으로, 다양한 데이터셋과 커뮤니티의 도움을 받을 수 있다. 또한 많은 튜토리얼과 커널이 제공된다.

  3. Kaggle

  4. Towards Data Science

  5. 머신러닝과 데이터 과학에 관한 다양한 기고문이 올라오는 블로그로, 최신 연구 동향 및 실용적인 예제들을 다룬다.

  6. Towards Data Science

  7. Medium

  8. 머신러닝 및 데이터 과학에 관한 다양한 주제의 블로그 글을 제공하는 플랫폼이다. 특히, 실무 경험과 팁을 공유하는 글이 많다.
  9. Medium

소프트웨어 및 라이브러리

  1. TensorFlow
  2. 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 사용된다.

  3. TensorFlow

  4. PyTorch

  5. 페이스북이 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리로, 유연한 모델 구축과 빠른 프로토타이핑에 유리하다.

  6. PyTorch

  7. Scikit-learn

  8. 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 알고리즘과 도구를 제공하여 데이터 전처리, 모델 학습 및 평가를 쉽게 할 수 있다.
  9. Scikit-learn

커뮤니티 및 포럼

  1. Reddit: r/MachineLearning
  2. 머신러닝에 관한 최신 소식과 연구 동향을 공유하는 커뮤니티로, 다양한 주제의 토론이 이루어진다.

  3. r/MachineLearning

  4. Stack Overflow

  5. 개발자들이 서로 질문하고 답변을 주고받는 커뮤니티로, 머신러닝 및 데이터 과학 관련 문제를 해결하는 데 유용하다.

  6. Stack Overflow

  7. GitHub

  8. 많은 오픈소스 머신러닝 프로젝트가 공개되어 있으며, 다양한 코드를 참고하고 기여할 수 있다.
  9. GitHub