Machine Learning from Scratch 저장소 소개
“Machine‑Learning from Scratch”는 NumPy만 사용해 인공신경망(Neural Network), Transformer 등 인공지능의 핵심 알고리즘을 직접 구현해보는 교육 자료를 모아둔 저장소입니다. Python과 NumPy만을 사용하여 신경망(Neural Networks), 트랜스포머(Transformer) 등 주요 모델들의 작동 원리를 손수 구현해보는 방식으로 이루어져 있어, 머신러닝의 내부 메커니즘을 깊이 이해하고자 하는 학습자에게 매우 유용한 자료입니다.
PyTorch나 TensorFlow 같은 고수준 프레임워크를 사용하지 않음으로써, 추상화된 로직 이면에 숨어 있는 수식과 데이터 흐름, 학습 과정의 기초 개념들을 명확히 파악할 수 있습니다. 각각의 알고리즘은 Jupyter Notebook을 기반으로 구성되어 있으며, 시각 자료와 함께 단계별 코드 및 설명이 병행되어 있어 실습 중심의 학습 경험을 제공합니다. Machine Learning from Scratch 저장소의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 이해 중심의 설계 플랫폼이나 고수준 프레임워크에 의존하지 않고, 핵심 수학 원리부터 손수 구현해보며 ‘왜’ 작동하는지를 꼼꼼히 이해할 수 있습니다.
- 모듈화된 구성 Neural_Networks, Transformer 등 기능별로 폴더가 분리되어 있어, 필요한 내용만 골라 학습하거나 분석하기 편리합니다 .
- 실습 위주의 Jupyter 노트북 각 알고리즘은 독립적인 노트북 형태로 제공되어 단계별로 결과를 확인하며 학습 진행이 가능합니다 .
- Transformer 내장 시중에 거의 없는 ‘Transformer를 NumPy로 직접 손으로 풀어보기’ 학습자료라는 점에서 매우 희소합니다 .
- 개발자 친화적인 예제 및 설명 수식뿐만 아니라 시각화 이미지, 주석, 직관적인 설명 위주로 구성되어 있어 학습 효율성이 높습니다 .
- 활발한 커뮤니티 영향력 상당한 인기와 참여로 인해, 이슈 및 PR도 활성화되고 있으며, 향후 기능 확장이나 개선이 기대됩니다 .
이 프로젝트는 머신러닝을 처음 접하는 초보자는 물론, 이론은 익혔지만 실제 작동 방식을 더 깊이 이해하고 싶은 중급 학습자에게도 적합합니다. 저장소는 깔끔하게 구성되어 있으며, 각 알고리즘은 별도의 폴더로 분리되어 있어 학습의 흐름을 따라가기가 쉽고, 필요한 부분만 선택적으로 접근하기에도 좋습니다.
또한, 이 프로젝트는 오픈소스로 제공되며 GitHub 상에서 1천 개 이상의 
를 받을만큼 전 세계적으로 많은 개발자와 학습자들에게 인정받고 있는 자료입니다. 학습용으로 사용하기에 적합할 뿐 아니라, 교육용 콘텐츠를 만들거나 알고리즘의 작동 원리를 설명할 때에도 좋은 참조 자료로 활용될 수 있습니다.
Machine Learning from Scratch 저장소의 주요 내용
- 프레임워크 미사용: 순전파, 손실 계산, 역전파 등 핵심 알고리즘을 라이브러리에 의존하지 않고 수식 기반으로 학습할 수 있습니다.
- Transformer 이해: 임베딩, 어텐션, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션 등을 NumPy로 직접 구현하며, 각 요소의 역할을 체계적으로 정리합니다.
- 모듈별 분리: 저장소 내의
Neural_Networks/,Transformer/폴더 내에서 각각 독립적인 노트북과 코드로 구성되어 구성요소를 선택적으로 학습할 수 있습니다. - 가볍고 빠른 실행 환경: 의존성은 NumPy와 Jupyter 정도로 심플하여, 가벼운 환경에서 바로 실행 가능하며 설치 장벽이 낮습니다.
- 학습 및 응용 모두 가능: 이론 학습용으로 훌륭할 뿐만 아니라, 이 구현 위에 직접 확장 기능을 추가하거나 변형하는 연습도 가능합니다.
라이선스
ML from Scratch 프로젝트는 MIT 라이선스로 제공되고 있습니다. 상업적 사용을 포함하여 자유롭게 사용할 수 있습니다.
Machine Learning from Scratch 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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