한빛미디어

#XGBoost #사이킷런 #그레이디언트부스팅 #한빛미디어 #박해선 #머신러닝 #딥러닝

최근 한빛미디어의 책은 종이가 얇고 가볍다. 그래서인지 이 책은 380쪽 정도인데 200쪽정도의 두께와 가벼운무게가 들고 다니기 편하다.

이 책의 저자는 코리웨이드님이고 역자는 박해선님으로 믿고보는 역자님 중에 한명답게 깔끔하고 일관된 실습예제가 따라하기 좋고 한국어판에서만 CatBoost와 LightGBM 이랑 사이킷런 부스팅 소개가 추가되었다고 한다. 원서는 대략 40달러로 환율이 올라 5만원이 넘는셈인데 내용도 많고 고급스러운 책을 3만원대로 구매할 수 있는 것에 감사하다.

이 책의 내용은 머신러닝 실습책이다. 머신러닝을 설치하여 시작하고 실행하고 XGBoost를 사용하여 모델의 정확도를 향상하는 방법을 이해할 수 있게 잘 구성되어 있다. 또한 머신 러닝 파이프라인을 구축하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 최적의 결과를 얻어내는 방법까지 알려준다. Bagging, Gradient Boosting, Random Forest의 기초가 될 수 있는 Decision Tree부터 자세하게 설명해주고 한국어로 잘 번역이 되어 있어서 큰 그림으로 이해하기 좋다.

사실 내가 XGBoost를 처음 구경한 것은 6년전에 회사 맥북에 설치해서 모델구축을 한 번 해본 것이었다. 그 때 당시에는 여러가지 문제가 많아 3시간 가까이 헤맸었는데 지금은 너무 쉽게 설치되는 것이 놀라웠다. 물론 그 때보다 활용도는 많이 떨어졌지만 처음 접근하는 사람이 실습해보기에 매우 좋은 라이브러리라고 생각한다.

이 책에서는 다양한 머신러닝 뿐만 아니라 Pandas 내용도 다루고 있고 참고할 만한 서적도 적절하게 추천해 주는 등 파이썬을 전혀 모르는 독자를 위해 친절하게 쓰인 책이다. 머신러닝이 무엇인지, 모델을 어떻게 개선해 나가는지, 파이프라인을 어떻게 구현하고, 불균형데이터세트를 어떻게 처리해야 하는지 등의 다양한 내용들을 쉽게 소개하고 있어서 수학식에 학을 떼고 수식만 파고 계신분들도 아주 재미있게 따라할 수 있는 책이라 많은 분들이 보면 좋을 거 같아 추천한다.

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