머신러닝 (Machine Learning) 지식을 체계적으로 보충하고 싶지만, AI에게 물어보면 자주 가짜 논문에 빠지게 되어 일일이 대조하는 것이 오히려 더 힘듭니다.

Machine Learning Library 프로젝트는 인터넷에서 공인된 양질의 머신러닝 (Machine Learning) 자료들을 수동으로 한 번 거른 뒤, 하나의 저장소에 모아두었습니다.

총 923편의 문서가 포함되어 있으며, 여기에는 391편의 arXiv 논문, 474편의 강의 교안, 그리고 58편의 클래식한 해설 기사가 포함되어 있습니다.

GitHub: https://t.co/yy5RMHejOw

강의 출처 또한 매우 탄탄합니다. 모두 MIT, 스탠퍼드 (Stanford) CS229 및 CS231n, Karpathy 등의 플랫폼에서 제공하는 공개 강의들입니다.

모든 문서는 동일한 Markdown 형식으로 통일되었으며, 각 문서마다 출처가 표기되어 있고 17개의 주제별로 분류되어 있습니다.

Obsidian으로 바로 열 수 있으며, Claude Code에 연결하여 답변 시 실제 논문을 인용하도록 할 수도 있습니다.

입문부터 2026년의 최첨단 연구까지 모두 아우르고 있으니, 머신러닝 (Machine Learning)을 제대로 공부하고 싶은 분들은 저장해 두시기 바랍니다.