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머신러닝 실무 프로젝트(2판)은 크게 1부, 2부로 나뉘어있다. 1부는 머신러닝 초심자를 위한 내용이 포함되어 있다.

2장에서는 분류, 회귀, 클러스터링과 차원 축소 등의 내용, 3장에서는 학습 결과 평가로 분류평가와 회귀평가, 4장은 시스템 설계, 5장은 데이터 수집, 6장은 기반 구축, 7장은 정책 성과 판단, 8장은 모델 해석 내용을 담았다. 2부에서는 실제 적용 사례를 다루고 있다.

주요 용어가 나올때면 굵은 글씨로 처리하고, 자세한 설명이 따라와서 입문자도 이해할 수 있다.

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9장. 킥스타터 분석하기 : 머신러닝을 사용하지 않는 선택지

개인적으로 인상깊었던 소제목이었다. 요즘 수업하는 방향과 어느정도 비슷한 느낌이 들기도 하고.. JSON데이터를 CSV로 변환해서 "엑셀로 데이터 살펴보기"의 과정을 강조한다. 가공하지 않은 데이터를 직접 보는 것이 분석 효율에 큰영향을 주므로 머신러닝 전에 해야하는 필수 과정이라고 한다. 그 과정에서 이용하는 것이 피벗테이블이다. 2부가 실무 프로젝트인 만큼 보고서 작성하기 섹션에서 '상사에게 설명한다'는 상황을 가정하는 등 지인짜 '실무'에 초점을 맞춘 점이 흥미롭다. 머신러닝을 다룬 여러 책에서 이렇게 구체적으로 다루진 않았던 것 같은데, 실무와 관련없는 사람도 흥미롭게 읽을 수 있었다.

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10장에서는 업리프트 모델링을 소개 및 구현하는데, 업리프트 모델링은 무작위 비교 시험 데이터를 분석해 효과를 분석하고 예측한다.

11장에서는 슬롯머신 알고리즘을 소개하며 확률분포와 사후분포를 다룬다.

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책 제목만 봤을 때에는 머신러닝 실무 프로젝트라, 입문자가 범접하기 어려운 느낌이 드는 것은 사실이지만...

오히려 이론부터 그 최종 목적인 실무 프로젝트까지 한 권의 (그렇게 두껍지 않은)책에 모두 담겨있어 오히려 전체적인 큰 그림을 볼 수 있게 만들어준다고 생각했다. 이론 부분도 수식 없이 직관적으로 설명이 되어있어, 여러 번 반복해서 읽다가 수식이 필요하다고 느낄 때! 찾아가며 덧붙이는 것도 좋을 것 같다. 진짜 '실무' 프로젝트에 대한 책!