메뉴 바로가기 검색 및 카테고리 바로가기

한빛미디어

개발의 즐거운이 가득한 곳! DEVGROUND 2019 (6월 27일(목), 28일(금)) - 5월 30일 오후 1시 사전등록 시작

파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서

그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 이토 마코토
  • 번역 : 박광수(아크몬드)
  • 출간 : 2018-11-01
  • 페이지 : 408 쪽
  • ISBN : 9791162241240
  • 물류코드 :10124
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.2점 (6명)
좋아요 : 7

파이썬을 못해도, 수학을 잘 몰라도 이해할 수 있는 머신러닝! 

 

이 책은 개발 환경 준비부터 머신러닝, 딥러닝의 기초까지 다룹니다. 파이썬 기초 지식을 공부하고 머신러닝을 다루는 데 필요한 최소한의 수학을 알려줍니다. 어려운 내용은 그림을 보면서 코드로 확인할 수 있게 구성했습니다. 그동안 머신러닝을 다룬 책이 어렵고 힘들게 느껴졌다면 이 책으로 시작해보길 권합니다.

 

주요 내용

  • 개발 환경 준비
  • 파이썬의 기초 지식
  • 데이터 시각화 (그래프)
  • 머신러닝에 필요한 수학의 기초
  • 지도 학습, 비지도 학습
  • 신경망 딥러닝의 기초와 응용 (필기 숫자의 인식)

 

저자

이토 마코토

2000년 도호쿠 대학 대학원에서 ‘생쥐의 내비게이션 행동의 수학적 모델’ 연구로 정보 과학 박사를 취득했습니다. 2004년부터 2016년까지 오키나와 과학기술대학원 대학에서 신경 계산 유닛의 실험 그룹 리더를 맡아 생쥐의 뇌 활동 데이터 수집 및 분석을 했습니다. 주로 생쥐의 선택 행동과 뇌 활동을 강화 학습 모델로 설명하는 연구를 해왔습니다. 2017년 프로그레스 테크놀로지 주식회사에 입사하여 인공지능의 산업적 이용을 목표로 일하고 있습니다. 취미는 골판지 공작입니다.

역자

박광수(아크몬드)

박광수라는 이름보다 ‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거입니다. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있습니다. 2007년부터 2017년까지 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했습니다. 오피스 365, 애저(Azure) 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광합니다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있습니다.

 

블로그 : http://archwin.net
페이스북 : http://fb.com/ArchSeven
이메일 : archmond@outlook.com

CHAPTER 1 머신러닝의 준비

1.1 머신러닝에 대해서 

1.2 파이썬 설치 

1.3 주피터 노트북 

1.4 케라스와 텐서플로 설치 

 

CHAPTER 2 파이썬 기본

2.1 사칙 연산 

2.2 변수 

2.3 자료형 

2.4 print 문 

2.5 list 

2.6 tuple 

2.7 if 문 

2.8 for 문 

2.9 벡터 

2.10 행렬 

2.11 행렬(ndarray)의 사칙 연산 

2.12 슬라이싱 

2.13 조건을 만족하는 데이터의 수정 

2.14 Help 

2.15 함수 

2.16 파일 저장 

 

CHAPTER 3 그래프 그리기

3.1 2차원 그래프 그리기 

3.2 3차원 그래프 그리기 

 

CHAPTER 4 머신러닝에 필요한 수학의 기본

4.1 벡터 

4.2 합의 기호 

4.3 곱의 기호 

4.4 미분 

4.5 편미분 

4.6 행렬 

4.7 지수 함수와 로그 함수 

 

CHAPTER 5 지도 학습: 회귀

5.1 1차원 입력 직선 모델 

5.2 2차원 입력면 모델 

5.3 D차원 선형 회귀 모델 

5.4 선형 기저 함수 모델 

5.5 오버피팅의 문제 

5.6 새로운 모델의 생성 

5.7 모델의 선택 

5.8 정리 

 

CHAPTER 6 지도 학습: 분류

6.1 1차원 입력 2클래스 분류 

6.2 2차원 입력 2클래스 분류 

6.3 2차원 입력 3클래스 분류 

 

CHAPTER 7 신경망•딥러닝

7.1 뉴런 모델 

7.2 신경망 모델 

7.3 케라스로 신경망 모델 구현 

 

CHAPTER 8 신경망•딥러닝의 응용(필기체 숫자 인식)

8.1 MNIST 데이터베이스 

8.2 2층 피드 포워드 네트워크 모델 

8.3 ReLU 활성화 함수 

8.4 공간 필터 

8.5 합성곱 신경망 

8.6 풀링 

8.7 드롭아웃 

8.8 MNIST 인식 네트워크 모델 

 

CHAPTER 9 비지도 학습

9.1 2차원 입력 데이터 

9.2 K-means 기법 

9.3 가우시안 혼합 모델 

 

APPENDIX 머신러닝에 도움되는 파이썬 명령집 

이 책은 머신러닝을 수식으로 제대로 이해하려는 초심자를 대상으로 합니다. 머신러닝을 이해하는 데 필요한, 최소한의 수학을 정리합니다. 문제와 수식을 가능한 한 단순하게 제시해 설명하고 그래프로 결과를 확인합니다. 그동안 접한 머신러닝 책이 너무 어려웠다고 머신러닝을 포기하지 마세요. 이 책이면 부담 없이 머신러닝을 시작할 수 있습니다. 이 책을 다 읽을 무렵에는 그동안 이해하지 못했던 다른 책들도 훨씬 잘 이해할 수 있을 것입니다.

 

 

이제 대세는 파이썬, 머신러닝도 파이썬으로 배웁니다!

배우기도 쉽고 어디서나 실행되는 언어인 파이썬으로 머신러닝을 실행해볼 수 있습니다. 특히나 파이썬에는 머신러닝에 대한 강력한 라이브러리가 많이 제공되기 때문에 이론적인 지식을 현실 세계로 빠르게 구현할 수 있습니다.

 

지도학습뿐만 아니라 비지도 학습까지!

지도 학습(정답을 준 상태에서 학습시켜 결과를 예측)뿐 아니라 비지도 학습(자율학습, 정답을 주지 않은 상태에서 학습해 결과의 특징을 추출)의 영역까지 다루고 있습니다. 저차원에서 시작해 고차원의 실질적인 문제를 해결할 기초를 쌓을 수 있습니다.

 

차근차근 밟아가는 3단계 내용 설명!

수학적 배경 지식 습득(입력) → 소스 코드로 실행(연산) → 그래프로 결과를 확인하여 머릿속에서 시각화(출력)하는 구성을 반복합니다. 마치 프로그래밍의 흐름처럼 과학적인 학습법을 제공합니다. 머신러닝에서 수학(수식)은 피할 수 없습니다. 이를 정면돌파할 수 있도록 그래프를 많이 제공합니다.

 

  •  

    1. 책을 선택하며

     

    인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.

    요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

     

    - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.

    - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

     

    - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.

    - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다. 

     

    4. 책의 총평

     

    - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.  



    출처: https://cionman.tistory.com/82 [Suwoni블로그]

    1. 책을 선택하며

     

    인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.

    요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

     

    - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.

    - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

     

    - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.

    - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다. 

     

    4. 책의 총평

     

    - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.  



    출처: https://cionman.tistory.com/82 [Suwoni블로그]

    1. 책을 선택하며

     

    인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.

    요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

     

    - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.

    - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

     

    - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.

    - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다. 

     

    4. 책의 총평

     

    - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.



    출처: https://cionman.tistory.com/82 [Suwoni블로그]

    1. 책을 선택하며

     

    인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.

    요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

     

    - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.

    - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

     

    - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.

    - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다. 

     

    4. 책의 총평

     

    - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.



    출처: https://cionman.tistory.com/82 [Suwoni블로그]
    ​1. 책을 선택하며

     

      인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.
      요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

       - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.
       - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

       - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.
       - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다.

     

    4. 책의 총평

       - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.

    1. 책을 선택하며

     

    인공지능 분야의 공부를 시작하기로 마음먹면서 초심자가 볼 수 있는 책을 찾게되었습니다.

    요즘들어 엄청 많이 쏟아져 나오고 있는 인공지능 서적들 중에 '파이썬' 과 '교과서' 라는 제목에 이끌려 책을 보게되었습니다.

     

    2. 책의 장점

     

    - 프로그램 환경설정부터, 파이썬의 기초문법, 인공지능을 공부하기 위한 기초적인 수학지식, 그리고 인공지능의 기초적인 내용이 포함되어 있습니다.

    - 항목마다 설명이 초심자를 기준으로 세세하고 친절하게 설명합니다. 그림도 충분히 활용하고 있습니다.

     

    3. 책의 단점

     

    - 책은 인공지능 초심자를 위한 책이며, 인공지능관련한 수학적 지식이나 파이썬 지식을 이미 충분히 가지고 있는 분들에게는 부족함을 느낄 수 있는 책입니다.

    - 인공지능의 기본적인 설명은 무척 충실하지만, 실질적인 예제가 책 후반부에 함께 다루어주었더라면 하는 아쉬움이 있습니다. 

     

    4. 책의 총평

     

    - 인공지능 입문자들이 오랜시간 들이지 않고 가볍게 보기에 좋은 책이라 여겨집니다. 인공지능의 기초적인 내용들은 정말 친절하게 설명이 잘되어 있습니다. 기본적인 학습이 되어 있고, 실제적인 활용을 위한 책은 아니라 생각됩니다.



    출처: https://cionman.tistory.com/82 [Suwoni블로
     
     

     

  •  

    책 표지

    몇 해 전 정규수업을 통해 머신러닝 수업을 들어본 일이 있다.

    당시에는 교과서로 Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall의 Data Mining 이라는 이 분야에서 꽤 유명한 책으로 수업을 진행했었다.

    한 학기 수업 시간이 재미있기도 하면서 맨붕이던지,

    Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall의 Data Mining

    고등학교를 졸업하고 20년만에 복잡한 수학 공식이 난무하는 책을 보면서,

    수학이 별로 없어서 소프트웨어공학을 선택했던 나의 무지를 다시 한번 깨닫는 시간이었다.

    머신러닝은 소프트웨어공학의 최신 학문이기도 하면서,

    다른 한편으로는 통계를 비롯한 많은 수학적 이론을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만들어서 이를 바탕으로 현실 속의 답을 찾아가는 과정이기도 하다. 그 과정에서 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 알고리즘을 적용해야 한다는 의미기도 하다.

    이 말인 즉! 기계학습에 대한 이론, 프로그래밍 언어, 툴, 알고리즘에 대한 지식과 함께 수학적 배경도 충분히 가지고 있어야 머신러닝을 할 수 있다는 말씀

    그런 면에서 이 책 "파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서"는 그 제목처럼 교과서 다운 필요한 내용을 잘 담고 있는 책이다.

    목차만 봐도 고등학교 및 대학교의 수학과정에 나오는 내용들이다. 그런데 페이지는 왜 이렇게 짧은것인지..

    파이썬이라는 언어와 툴을 기반으로

    기계학습 기초, 파이썬 언어 설명, 그래픽 설명, 수학적 이론까지

    공부하기 위해 먼저 알아야 할 내용들을 소개하고,

    이후 지도학습, 비지도 학습, 딥러닝 순으로 소개와 실습을 설명하고 있다.

    역시 딥러닝 실습은 MINST 다.

    설명은 근간이 파이썬이기에

    개발자들은 수학적 이론에 대해 깊이 설명하지 않아도 코드로 이해할 수 있다.

    그렇다고 수학이론이 불필요하거나 이해할 필요가 없다는 의미는 아니다.

    이 책의 장점은 수식, 코드로 이어지는 실습라인이다. 역시 개발자는 코드로 이해하기가 쉽다.

    역자 설명이 더 많은 페이지

    이 책의 또 다른 장점은 역자를 공저자로 표현해도 될만큼의 역자의 설명이다.

    아무래도 저자가 일본인이기에 우리가 배우는 수학 교육과정과 다르게 설명된 부분이나 언어적인 특성들에 대한 상세한 설명을 역자 주를 통해 볼 수 있다.

    이러한 노력 덕에 책을 이해하기 더 쉬운 듯 하다.

    쉽게 이해하라고 그린 그림인데.. 점점점..

    출판사에서 가장 쉬운 레벨의 책으로 소개한 책이다.

    하지만 수학을 손 뗀지 20년된 내겐 개발보다 머신러닝 개념보다

    수학 이론이 더 기억이 안나는게 힘들었다고 생각되었다.

    흠...

    마지막으로 건의사항??

    책 뒤편에 넣으신 저 부제는 공감이 가진 않습니다.

    왜냐면 이 책만 가지고 이해하기엔 양이 너무 많거든요.

    참 이번 리뷰를 쓰다가 책 안에 오타를 발견해서 게시판에 올렸는데, 수정이 될까?

  • IMG_2760.jpeg

     

    책을 시작하면 머신러닝 책들이 늘 그렇듯, 머신러닝이 무엇인가에 대해서 기본적으로 나온다.
    머신러닝은 뭐고 머신러닝의 종류와 그 하위의 카테고리의 상관관계에 대해서 늘 나오는 이야기들이 나온다. 항상 보는 내용이지만, 그래도 늘 새로운.
     
    머신러닝의 이야기가 끝나고 나면, 앞으로 사용하게 될 파이썬-쥬피터 노트북을 설치하는 방법에 관해서 다루게 된다.
     
    이 책은 기본적으로 파이썬을 이용해서 코드를 다루고, 그중에서 특히 쥬피터 노트북이라는 도구를 이용하여 코드를 테스트 해보고 화면으로 출력 하는 테스트를 할 수 있도록 하였다. 초심자에게는 쉬운 방법이니까.
     
    그 이후에는 거의 끝까지 주로 수학과 함수에 대해 다루게 된다.
     
    파이썬을 이용하여 가장 기초적인 사칙연산을 하는 방법부터 시작해서, 점점 복잡한 예를들면, 다양한 자료형을 이용한 계산법, 행렬,미분 등의 어려운 수학까지 전반적으로 다룬다.
     
    완전히 무에서 유를 창조하는것은 아니고 넘파이(numpy) 라고 하는 라이브러리를 이용해서 다루게 된다. 만약에 직접 하나 하나 구현하는 수준이었으면 못했을듯.
     
    기본적인(?) 수학공부들이 끝나고 나면, 그 다음에는 가장 간단한 머신러닝 - 분류 - 에 대해서 공부를 하게 된다. 미분을 이용하여 곡선을 긋는다..라는 가장 기본적인 컨셉인데, 문제는 이 곡선이라는게 2차원 평면이 아니고 , "다차원 공간"에서의 곡선이라는 점. 따라서 복잡한 수학공식을 이용하게 되고, 아까도 언급했듯이 넘파이라는 라이브러리를 이용하여 생각보다 쉽게 구현 할 수 있도록 되어 있다. 
     
    그 이후로는 간단한 지도학습과 비지도 학습들을 다루게 되는데, 대부분은 수학에 대한 이해도에 따라 이 부분을 이해할 수 있는지 없는지가 판별될듯 하다. ( 어렵다 )
     
    전체적으로 흥미로운 책이었다. 어려운 머신러닝을 다루면서 저자는 최대한 쉽게 다루려고 노력한것이 보인다. ( 물론 아무리 노력해도 쉬워지지는 않는다. )

  • 한빛미디어에서 번역된 머신러닝 도서가 출간되었다. 제목부터 심상치 않은데 파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서란다. 춘추전국시대 같은 머신러닝 시장에 당당히 교과서 타이틀을 쟁취할만한지 한빛미디어 나는리뷰어다를 통해 책을 지원 받고 살펴보았다. 

    책은 보통의 머신러닝 입문서 정도의 두께이고 안에 내용은 쥬피터 노트북의 설치부터 파이썬의 기본적인 활용으로 이어진다. 그리고 4장은 언제든 필요할 때 펼쳐서 볼 수 있도록 머신러닝에 필요한 수학 지식을 차곡차곡 담아놨다. 또한 아래처럼 노트북상에 그래프 표기를 위해 사용하는 matplotlib 설명이 잘 되어 있어서 많은 도움을 받았다. ​

    4장에서는 다양한 수학을 다뤘지만 그렇다고 쉽다는 이야기는 아니다. 미분, 편미분, 편차 등 다양한 개념을 소개하고 공식을 대입하는 과정을 친절히 설명해주고 있지만 수포자라면 당연히 어려움을 겪을 수밖에 없다. 수학적 개념을 위해 다른 책의 도움도 일정부분 필요하다는 이야기다. 

    아래정도 들어가면 까마득해진다. 하지만 너무 걱정말고 넘어가도 좋다. 관련된 지식이 필요할 때 다시 되돌아와서 보면 되니까. 

    책의 절반을 넘기고 나면 드디어 머신러닝의 입문에 들어서게 된다. 뉴런에 대한 설명부터 시작해서 지도학습을 중점적으로 다루게 된다. 강화학습은 이 책의 과정에 포함되지 않는다.​

    7장은 신경망을 소개하는 차원으로 지나가고 8장에서는 딥러닝의 입문 필수코스인 손글씨 인식( MNIST )에 대한 설명이 이어진다. 끝으로 9장은 비지도 학습에 대한 이야기를 풀어내고 있는데, 이 책은 머신러닝을 딥다이브 하지는 않는다. 어쩌면 그렇기 때문에 더욱 이 책이 머신러닝 입문 서적으로 안성맞춤이다. 사실 교과서라는게 그렇지 않은가? 파이썬을 잘 몰라도 괜찮다. 머신러닝을 시작하고자 한다면 이 책을 두드려보자.



    출처: https://jybaek.tistory.com/774 [컴맹 : 진화의 시작]

  • 한빛미디어의 지원을 받아 '파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서'라는 책을 읽어보게 되었습니다.

    이 책은 '이토 마코토'라는 일본 박사님께서 2018년 1월에 저술한 되었으며, 11월에 한빛미디어에서 번역되서 공개되었습니다.

    책 표지를 보면 이 책에 대하여 몇가지 특징을 적어낸것을 찾아낼수 있는데 그 내용은 아래와 같습니다.

     

    1. '그림'으로 이해하고 

    2. '코드'로 이해하는 

    3. 머신러닝, 딥러닝 '기초' 

    4. 머신러닝의 '교과서'

     

    이렇게 4가지를 찾아낼수 있는데, 이 특징들과 함께 책의 리뷰와 누구에게 이 책을 권하면 좋을지 알아보겠습니다.

     

    Feature 1 & 2.

    이 책을 받았을때, 아무 페이지나 열어보면 거의 모든 페이지에 그림이 있을정도로, 이 책에는 그림이 많습니다.

    수학 공식을 설명할때도, 쉽게 이해할수 있도록 그래프가 다 그려져 있으며,

    파이썬을 이용하여 머신러닝을 할때도, matplotlib를 이용하여 모든 예제들을 도식화합니다.

    그로 인해, 한빛미디어 홈페이지에서 제공되는 소스와 함께 실행시켜보며 그래프로 한눈에 볼수 있다는 장점이 있습니다만,

    반대로 너무많은 중복된 시각화 소스들로 인해 책을 읽을때 피로함을 느낄수 있습니다.

    저는 이부분에서 책의 가독성이 조금 떨어진다고 느꼈습니다.

     

    Feature 3.

    이 책은 응용서가 아닌 '기초'서적입니다.

    머신러닝뿐만 아니라, 파이썬의 문법에 대해 잘 알지 못하는 사람도,

    또한 복잡한 수학에 대해 장벽이 있던 사람들도 손쉽게 입문 할수 있도록

    책 초반에, 파이썬 및 주피터 노트북 설치부터 파이썬 기본 문법과 머신러닝을 위한 기본 수학적인 내용들을 제공하고 있습니다.

    그리고 이책의 또한 가지 특징이 있다면, 텐서플로우나 케라스 같은 프레임워크 기반에서의 학습이 아닌

    기본 파이썬 코드로만, 기본 원리대로 작성하여 학습한다는 것입니다.

    그러므로 텐서플로우 같은 간편한 프레임워크의 사용법을 원하는 사람이 아닌, 머신러닝이 어떻게 작동되는지,

    기초부터 배우고 싶은 사람에게 더 적합한 책입니다.

     

    Feature 4.

    이 책은 머신러닝이 어떤 원리로 돌아가는지를 서술한 기초 교과서입니다.

    자바스크립트의 코뿔소 책이나 토비의 스프링과 같이 Bible 느낌의 교과서는 아닙니다.

     

    Conclusion.

    다시 정리해보자면, 파이썬이나 수학에 장벽을 가지고 있는분께 추천해드리며,

    어떠한 프레임워크를 사용하지 않고, 머신러닝이 어떻게 작동되는지 기초부터 배우고 싶은 사람에게 추천드립니다.

     

  •  

    # 회사 업무를 보면서 평소 궁금해하던 파이썬의 기본지식을 배우는데
       좋은 기회가 되었으면 합니다.
       이 책을 보면서 제 커리어도 동시에 쌓을수 있는 계기가 된 거 같습니다.
       대학교 때 수학과에서 배웠던 C언어와 if문 for문 등이 저절로 생각이 나네요
       평소 이벤트를 하면 당첨된 적이 한번도 없었는데 한빛미디어 감사합니다.

    KakaoTalk_20190117_122733313.jpg

     

부록/예제소스
자료명 등록일 다운로드
DOWNLOAD 예제소스 2018-11-01 다운로드
결재하기
• 문화비 소득공제 가능
• 배송료 : 0원배송료란?

배송료 안내

  • 책, 아이템 등 상품을 3만원 이상 구매시 무료배송
  • 브론즈, 실버, 골드회원이 주문하신 경우 무료배송

무료배송 상품을 포함하여 주문하신 경우에는 구매금액에 관계없이 무료로 배송해 드립니다.

닫기

리뷰쓰기

닫기
* 도서명 :
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
* 제목 :
* 별점평가
* 내용 :

* 리뷰 작성시 유의사항

글이나 이미지/사진 저작권 등 다른 사람의 권리를 침해하거나 명예를 훼손하는 게시물은 이용약관 및 관련법률에 의해 제재를 받을 수 있습니다.

1. 특히 뉴스/언론사 기사를 전문 또는 부분적으로 '허락없이' 갖고 와서는 안됩니다 (출처를 밝히는 경우에도 안됨).
2. 저작권자의 허락을 받지 않은 콘텐츠의 무단 사용은 저작권자의 권리를 침해하는 행위로, 이에 대한 법적 책임을 지게 될 수 있습니다.

오탈자 등록

닫기
* 도서명 :
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
* 구분 :
* 상품 버전
종이책 PDF ePub
* 페이지 :
* 위치정보 :
* 내용 :

도서 인증

닫기
도서명*
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
구입처*
구입일*
부가기호*
부가기호 안내

* 회원가입후 도서인증을 하시면 마일리지 500점을 드립니다.

* 한빛 웹사이트에서 구입한 도서는 자동 인증됩니다.

* 도서인증은 일 3권, 월 10권, 년 50권으로 제한됩니다.

* 절판도서, eBook 등 일부 도서는 도서인증이 제한됩니다.

닫기

해당 상품을 장바구니에 담았습니다.이미 장바구니에 추가된 상품입니다.
장바구니로 이동하시겠습니까?

자료실