안녕하세요 현재 소프트웨어학부에서 1년을 마치고 군입대를 앞둔 학생입니다.

군대에서 단순하게 시간을 버리는 것 보단 머신러닝과 llm을 배우고 복학 후 공모전 및 수업 등에서 사용해보려 합니다.

그러나 군대에서 전자기기를 계속해서 사용할 수 없어 실물 책으로 가져가야하는데 어떤 책이 맞고 괜찮은지 알 수 가 없어서 이렇게 질문하게 되었습니다.


먼저, 기본적으로 강의로 c와 python을 들어 어느정도는 할 줄 압니다. python은 tensorflow나 keras등을 사용해 본 적 있습니다.

머신러닝에 관해 회귀나 분류, 선형회귀, relu, sigmoid, adaboost 등 기본적인 몇몇 개념들은 알고 있으나 상세하게는 알지 못 합니다.

고등학교 때 Mnist와 GAN, tensorflow를 사용한 실습을 진행해 보았고 대학교 올라와서는 unsloth를 통해 qwen3나 ollama와 같은 모델들에 few shot prompting을 하거나 finetuning을 시도해본 적 있습니다. 다만 결과물은 제대로 되었다는 것에서는 살짝 떨어져 있었으며 당시 ai를 사용한 바이브 코딩을 하였기에 어느 시점에서 어떤 코드가 왜 쓰였는지 어떤 부분에서 무슨 원리가 작용했는지와 같은 내용들은 잘 알지 못 합니다.

군대에서 짧은 예제들을 해보거나 모델에 finetuning하고 잘 작동하는지 확인하기 위해 oci로 서버를 하나 구축하려합니다.

그리고 llm에 대해 공부 역시 할 생각이지만 그에 앞서 머신러닝과 그의 개념들을 좀 더 상세하게 집고 넘어가 결과적으로 모델들을 학습시켜 원하는 모델을 만들어 사용할 수 있도록 하고자 합니다. (e.g. ollama3를 학습시켜 코딩 전용, 수학 문제 풀이 전용으로 finetuning) 단순한 예시일 뿐, 이에 대해서는 배우며 목표를 수정하고자 합니다.


현재 머신러닝 교과서 파이토치 편을 지인에게 추천받아 생각 중이나 더 괜찮은 책들이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.




+댓글에서 말해주신 것 처럼 무언가 더 이야기 해보자면 머신러닝에 대하여 확실한 기초를 세우고 싶었습니다. 단순하게 나 tensorflow 쓸 줄 알아, 나 unsloth 써 봤어 가 아니라 transformer가 무엇인지, 어떤 원리로 작동이 되는건지와 같은 계속하여 쓸 수 있는 기초 지식을 다지고자 합니다.

그러면서 부가적으로는 이미지는 아직 따로 할 수 있는 상황이 구축되지 않아서 현재 많이 쓰이며 이미 많은 오픈소스들이 있는 llm에 대해서도 탐구해보고자 하였습니다. 이 영역에서는 주로 공모전 따위나 서비스 챗봇에서 사용되는 것같이 사무적인 용도로서 쓰이도록 하는 모델을 만들기 위한 finetuning과 같은 방식들과 학습 후 모델을 빼내어 적용하는 그런 방법들에 대하여 알아보고자 하였습니다.

제가 아는 지식이 이런것 밖에 안되어서 상세하지 않다면 죄송합니다...