한빛미디어

개발자를 위한 필수 수학 책을 읽었다. 연습문제와 풀이를 제공하고, 워크북을 별책 부록으로 제공해 줘 읽는데 편리함이 있었다.

첫 장에선, 기초 수학을 배우는데 고등학교, 대학교의 기초 수학 내용을 다루고 있다. 다음으론 확률에 대해 다루는데 확률의 여러가지 기본 주제들과 베이즈 정리, 이항 분포, 베타 분포를 다루고 있었다.

다음으로 기술 통계와 추론, 선형대수학, 선형 회귀에 대해 다루고 있는데 모두 최근 이슈가 되고 있는 데이터 사이언스와 관련된 수학으로 볼 수 있었다. 통계학은 많은 데이터 기반에 둔 학문이라고 소개하고 있다. 그러나 통계학에는 전문 통계학자일지라도 더불어 맹점이 많다고 소개하고 있다. 이런 부분은 데이터를 다각적으로 분석해 얼마나 신뢰할 수 있을지 결정하는데 여러가지 요소들을 합리적으로 결정해야 하는 점을 시사하고 있지 않나 생각이 들었다. 통계와 가설 검정이다.

로지스틱 회귀는 회귀라기 보단 분류에 가까운 방법으로 알고 있는데, 책에서도 분류 알고리즘이라고 소개하고 있었다. 딥러닝의 기초가 되는 알고리즘으로 알고있고 이산형 변수 (이진수 1또는 0) 또는 범주형 (정수)인 출력 변수를 위해 훈련된다. 이 모델은 확률 형태의 연속형 값을 출력하지만 임곗값을 사용해 이산형 값으로 변환할 수 있다.

로지스틱 회귀는 아직도 현실에서 상당히 많이 사용되는 것으로 알고 있는데 구현하기 쉽고 딥러닝에 비해 결과에 대한 원인 분석이 쉬우며 이것을 사용하면 많은 머신러닝 문제를 잘 해결할 수 있으며, 다른 유형의 지도 학습보다 실용성과 성능이 뛰어나다고 한다.

신경망에 대해서도 다루고 있는데 피드포워드 신경망과 역전파를 통해 MNIST 를 구현하는 것을 다루고 있다.

마지막으로 이 책을 통해 앞으로 진로를 생각할 수 있게 구성이 되어있다. 데이터 과학 경력에서 성공하려면 SQL및 프로그래밍 같은 몇 가지 하드 스킬과 전문적 감각을 개발하기 위한 소프트 스킬을 배워야 한다고 쓰여있다. 특히 후자는 데이터 과학이라는 변화무쌍한 직업 분야에서 길을 잃지 않고 보이지 않는 시장의 힘에 휘둘리지 않기 위해 매우 중요하다고 한다.

이 글은 한빛미디어로 부터 책을 증정받아 작성되었습니다.