이 교재는 머신러닝을 바닥부터 제대로 익히는 걸 목표로 해요. 용어 암기가 아니라, 왜 그렇게 되는지를 직접 실험으로 확인합니다. 거의 모든 장에 손으로 만지는 데모가 있고, 신경망이나 군집화는 화면 안에서 실제로 학습이 진행돼요. 인터넷 없이 전부 작동합니다.
읽는 순서대로 따라오면 가장 좋아요. 1~2장에서 "학습이란 무엇인가"의 뼈대를 잡고, 3장에서 신경망, 4장에서 딥러닝의 여러 종류, 5장에서 고전 머신러닝과 비지도학습을 봅니다.
CHAPTER 1
머신러닝이란 무엇인가
규칙 코딩과의 차이, 지도·비지도·강화학습, 데이터·특징·일반화, 전체 작업 흐름
CHAPTER 2기계는 어떻게 배우는가
손실 함수, 경사하강법, 선형회귀 직접 학습, 과적합과 편향-분산, 정규화
CHAPTER 3신경망과 딥러닝
퍼셉트론, 활성화 함수, 순전파·역전파, 직접 학습되는 신경망 플레이그라운드
CHAPTER 4딥러닝의 여러 종류
CNN(합성곱), RNN(순서), GNN(그래프), Transformer(어텐션) — 무엇에 왜 쓰나
CHAPTER 5고전 ML과 비지도학습
k-최근접이웃, 결정트리, SVM, k-평균 군집화, 차원 축소(PCA)
실습코드로 해보기
scikit-learn으로 직접 모델 학습하기 (노트북·Colab)
이 교재를 쓰는 법
- 데모의 슬라이더·버튼을 반드시 직접 만지세요. 숫자가 바뀌는 걸 눈으로 보는 게 핵심이에요.
- 수식은 최소한으로 넣었고, 어려운 기호 대신 말로 풀어 썼어요. 식이 나오면 데모와 짝지어 보세요.
- 강사용 안내와 학습 목표는 같은 폴더의
강사가이드.md에 있어요(학생용 아님).