한빛미디어

이 책은 머신러닝의 입문서라고 할 수 있다. 기본적인 머신러닝에 대하여 학습해본 사용자라면 실질적인 많은 도움을 줄 책이라고 생각한다.

이 책에서는 어렵고 복잡한 수학적 개념을 제시하지 않는다. 어렵지 않게 머신러닝에 대하여 이해하고 다양한 실습을 할 수 있도록 한다.

다양한 이론과 알고리즘을 접하고 사용하는 방법에 대하여 학습하게 될 것이다.

이 책은 머신러닝이 왜 필요한지에 대하여 확실하게 알기 쉽게 설명해준다. 그리고 우리가 머신러닝을 적용하기 위하여 어떠한 방법으로 접근하고 사용해야 하는지에 대한 명확한 목적성을 확보하도록 해주는 책이다.

머신러닝에서 사용되는 다양한 라이브러리를 사용하고 활용하고 이해하는데 충분한 내용으로 가득차 있다.

붓꽃의 품종을 분류해 보는 학습과 데이터를 살펴보는 방법 그리고 사용되는 알고리즘에 대하여 설명하고 평가하는 법에 대해서 다루는데 이러한 형식으로 이 책은 다양한 학습 데이터를 활용하여 흥미롭게 접근한다.

2장과 3장에서는 지도 학습과 비지도 학습에 대해 많은 내용으로 알차게 구성되어 있다. 두 가지 알고리즘의 차이점과 활용법과 다양한 알고리즘을 접할 수 있을 것이다. 꽤 상세하게 구성되어 있기에 충분히 만족할만한 학습 결과를 얻을 수 있다.

그리고 4장에서는 데이터 표현과 특성 공학에 대하여 설명하고 있다. 데이터가 어떤 형태의 특성으로 구성되어 있는가보다 데이터를 어떻게 표현하는가가 머신러닝 모델의 성능에 주는 영향이 크다고 한다. 그래서 이장에서는 가장 적합한 데이터 표현을 찾기 위한 다양한 내용으로 구성되어 있다.

그리고 5장은 모델 평가와 성능 향상에 대해서 설명한다. 교차 검증과 전략에 대해서 설명하고 평가 지표와 측정 법에 대해서 설명한다. 이 장을 통해서  머신러닝 알고리즘을 어떻게 평가하고 개선해야 하는지에 대해서 알게 될 것이다.

그리고 알고리즘 체인과 파이프라인에 대한 설명, 텍스트 데이터를 다루기 위해서는 어떠한 방법으로 전처리를 해야하는지에 대한 내용으로 구성되어 있는 장도 있다.

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝에서는 중요한 알고리즘들을 다양하게 제시하고 적용하는 방법에 대하여 알차게 구성되어 있는 책이다. 그리고 다양한 조언들도 잊지 않고 전달하고 있다.

이 책을 통해서 좀더 나은 머신러닝을 활용하는 법에 대하여 알게 될 것이다. 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."