한빛미디어

이 책은 3판까지 번역된 도서로 머신러닝에 대해서 아는 것이 없다고 해도 이해하기 쉽게 정리된 도서입니다. 특히 개념 이해부터 도구 설명, 구체적 예제까지 이해를 돕기 위해 제공됩니다. 이 책은 노트북 컴퓨터 없이도 그냥 읽을수 있지만 코드 예제를 직접 실행해보는 것을 권장합니다.

이 책의 모든 코드 예제는 오픈 소스이며 온라인에서 주피터 노트북으로 제공됩니다. 쥬피터 노트북은 텍스트, 이미지, 실행 가능한 코드가 포함된 대화형 문서입니다. 또한 구글 코랩을 사용해 노트북을 실행하는 것입니다.

이 책은 파이썬과 주요 라이브러리(numpy, pandas, matplotlib…), 머신러닝 알고리즘에 대해 기본적으로 이해하고 본다면 도움이 될것입니다.

이 책은 두권으로 나눠져 있으며 1권은 머신러닝에 대해서, 2권은 신경망과 딥러닝에 대한 주제로 작성되어 있습니다.

1권의 주요 내용은 머신러닝이 무엇인가, 머신러닝의 종류와 기본 개념은 무엇인가, 단계별 머신러닝 절차, 데이터를 사용해 모델 학습시키기, 데이터 처리, 정제, 준비하기, 특성 선택과 특성 공학, 모델 선택과 교차 검증을 사용해 하이퍼파라미터 튜닝, 머신러닝 도전과제(과소적합/과대적합), 훈련 데이터 차원 축소, 가장 널리 사용되는 학습 알고리즘, 비지도 학습 방법등을 다룬다.

2권의 주요 내용은 신경망은 무엇인가, 텐서플로와 케라스를 사용해 신경망 만들고 훈련하기, 중요한 신경망 구조, 심층 신경망을 훈련 시키는 기법, 강화학습 방법, 대용량 데이터를 효율적으로 적재하고 전처리하기, 대규모 텐서플로 모델을 훈련하고 배포하기 등을 다룬다.

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