[서평]머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저/박해선 역

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러!기본기에 충실한 머신 러닝 입문서코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작...

 

 

전세계적으로 머신러닝을 비롯한 인공지능에 대한 관심이 여전하다. 이제는 평범한 프로그래머 및 학부생들까지 머신러닝과 인공지능에 비교적 익숙해져가는 추세이다. 뉴스나 SNS를 보면서 머신 러닝이 많은 각광을 받는 것을 알 수 있다. 굴지의 IT 회사들도 다양한 머신 러닝을 연구하면서 적용하는 데 많은 투자를 하고 있다. 과거 보다 머신 러닝에 대한 다양한 학습 방법 및 자료들이 나와있다. 그 만큼 배울 기회가 많이 있다는 뜻이다.

 

이 분야에 가장 빠르게 이해하는 방법은 실용적인 코드 예제와 애플리케이션 예제를 다루어 보는 것이라고 생각한다. 배운 것을 구체적이면서도 간단한 예제로 만들어 보면 광범위하게 이해할 수 있을 것이다. 이 책은 파이썬을 기본 언어로 시작한다. 파이썬은 현존하는 언어 중 가장 배우기 쉽고 강력하기 때문이다. 파이썬은 현재 데이터 과학을 넘어 머신 러닝, 인공지능에서 가장 각광받는 언어이다. 초기 진입 장벽이 낮고 오로지 인공지능 기본 플로우에 집중할 수 있기 때문이다.

 

이 책의 구성은 기존의 인공지능 및 머신러닝 책들과는 다소 다르지만 그렇다고 불편하지 않다. 먼저 머신 러닝의 세 종류 및 전체적인 시스템을 알아보고 기초적인 파이썬을 설치해본다. 2장에서는 간단한 분류 알고리즘을 트레이닝 해본다. 인공적인 뉴런은 초기 머신 러닝의 시작이다. 이를 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현을 통해 알아본다. 3장에서는 사이킷런 패키지를 사용해 머신 러닝 분류 모델을 알아본다. 로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신, 커널 SVM, 결정 트리 등에 대해 알아본다. 4장에서는 실제 훈련 세트 데이터를 만들기 위한 데이터 전처리 과정을 알아본다. 5장에서는 차원 축소, 6장에서는 모델 평가 및 하이퍼파라미터의 튜닝을 시작해본다. 7장부터는 다양한 모델을 결합해 여러 학습을 해본다. 8장부터는 실제 영화 리뷰 데이터를 통해 감성 분석을 해보며, 9장에서는 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델을 적용해본다. 

 

10장은 회귀 분석으로 연속적인 타킷 변수를 예측하고, 11장은 군집 분석, 12장은 다층 인공 신경망, 13장은 텐서플로를 사용한 신경망, 14장에서는 텐서플로에 대해 자세히 알아본다. 15장에서는 심층 합성공 신경망을 통해 이미지를 분류해보고, 마지막으로, 16장에서는 순환 신경망으로 시퀀스 데이터 모델링을 알아본다. 비교적 방대한 분량의 도서이다. 사이킷런과 텐서플로까지 모두 다룰 수 있는 도서이다. 그만큼 각 내용마다 자세히 설명되어 있다. 

 

이 책의 저자인 세바스찬 라시카 및 바하드 미자리리의 경우 파이썬과 관련된 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝 분야에서 유명하신 분이다. 물론 우리나라에서 더욱 유명하신 박해선 역자도 이 책의 역자이니 그만큼 이 책의 선택은 훌륭하다고 볼 수 있다.