한빛미디어

비즈니스 머신러닝

[1]읽은 목적

-머신러닝-> 현직에 없으면 대부분 사용하는 데이터는 kaggle 등의 대회용 정제된 데이터 혹은 연구자들이 정리한 데이터를 사용하게 됩니다. 이런 식으로 되면 성능 좋은 모델을 만드는 데에는 도움이 될 수 있어도, 그 데이터를 다루는 방식에서는 취약해지기 때문에, 현실에서 접하는 데이터를 다루는 오히려 떨어지게 됩니다.

이 점을 비즈니스 머신러닝이 채워 줄 수 있을 것이라고 생각하고 읽었습니다. 

[2]어떤 사람들을 위해 썼는가?

데이터 분석에 관심이 있으면서도 파이썬에 익숙하지 않은 사람을 위한 책입니다.

다른 머신러닝 관련 책의 끝 부분에서 다루거나 아예 다루지 않는 방법들을 확실한 예측 효과를 위해 사용하면서도, 원리에 대해서 느낌적인 느낌 같은 설명으로, 어렵지 않게 넘어갈 수 있도록 배려했습니다.  

또한 책에서 쓰는 코드에서 일부만 고치면 자신들만의 모델을 만들 수 있게 짰다고 합니다.

(물론 실제 분석을 하는 사람 입장에서는, 잘 만들어진 템플릿이라고 해서, 그 템플릿을 맞는 데이터를 가져오지 않으면 무용지물이기 때문에, 실제로 템플릿을 사용하려면 사용자가 직접 데이터를 변형시켜야 될 것인데..... ) 

[3]주 내용

 전력 예측 모델 같은 전통적인 머신러닝의 예측 문제부터, 이것을 전문가가 검토해야 하나와 같은 의사 결정 문제와 같은, 

현실에 있을 법한 문제를 던져 놓고, 이를 머신러닝을 통해서 해결해나가는 것이 주된 내용입니다. 

분석 방법보다는 현실의 문제 같이 않는 당연한 것들(빵집에 주문이 끊기거나, 경비 문제 같은 잡무)을 어떻게 구조화 시키고, 자동화 시킬 것인가가 주요 내용으로, 어떻게 보면 서비스 기획 같은 느낌입니다.

이에 더해, 책 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 , 아마존 세이지와 주피터 노트북을 이용해, 실행 버튼만 클릭해도 진행되었고, 이 점에서 코드에 대한 부담감은 매우 적습니다. 

이 점에서, 머신러닝이 잘 해결할 수 있는 데이터를 가져와 푸는 것이 주된 내용인 다른 머신러닝 책들과 비교해서는 신선합니다.  

[4]기대 독자 

처음 머신러닝을 공부하실 분보다는 바로 현실에서 사용해보고 싶은 분, 또는 머신러닝은 아는 데, 데이터 그 자체를 다루는 방법을 모르시는 분들에 도움이 될 것 같습니다.

전자는 의욕이 있다면, 엑셀로 고생하는 것 정도 일 것이고, 후자는 공공 데이터 포털 같은 데서 데이터 사용하실 때, 어떻게 데이터를 바꾸면 좋을지 고민하게 해는 계기가 될 수 있을 것 같습니다.