한빛미디어

(본 포스트는 한빛 미디어 "나는 리뷰어다" 이벤트를 통해 책을 제공 받아 리뷰를 작성하였습니다.)

데이터에서 지식을 추출하는 머신러닝Machine Learning 배우기

"왜 파이썬인가?왜 머신러닝인가?왜 scikit-learn 인가?"

내가 이 책을 읽고 과연 이 세가지의 답을 찾을 수 있을 것인가?

이 책은 파이선 패키지 NumPy, SciPy, matplotlib, pandas 기능을 자세히 설명해 주지는 않는다.

데이터를 처리하기 위해 읽거나 저장하거나 또는 다른 형태로 변환하는 등의 프로세스는 대부분 Pandas를 이용한다.

그리고 Pandas로 읽어들인 데이터들을 빠르게 연산하기 위해 numpy를 사용할 것이다.

다음 numpy 배열을 다시 SciPy를 통해 희소 행렬등의로 만들고 matplotlib를 이용해서 그래프를 그리게 될 것이다.

이런 기본적인 큰 맥락을 사용 할줄 안다면 이 책을 통해 머신러닝을 배우는데 집중 할 수 있을 것이다.

기본적으로 왜 파이썬인가? 에 대한 답은 상기 파이썬 패키지가 전반부의 50% 답이 아닐까 싶다.

따라서 이 책을 읽으려는 분은 최소한 상기 패키지의 사용 법을 알아야 한다.

일단 이책이 말하는 대상은 "머신러닝으로 실제 문제에 대한 해법을 찾는 머신러닝 기술자와 예비 기술자이다"라고 하고 있다.

그러고 나면 왜 머신러닝인가? 의 답은 본인의 현재 상황(머신러닝 기술자 또는 예비 기술자)에 따라 고민해 볼 일입니다.

고민이 끝나면 우린 머신러닝 알고리즘을 실행 시킬 파이선 패키지를 찾아 나설 것이며

왜 scikit-learn 인가? 의 답을 내리 될 것이다.

안드레아스 뮐러의 저자 인터뷰 중 내용을 보면

질문 : 당신에게 데이터 과학과 머신러닝은 어떤 의미인가요?

대답 : 제가 머신러닝이라고 할 땐 보통 지도 학습을 말합니다.

가장 널리 사용되고 또 가장 유용하거든요.

훌륭한 애플리케이션들이 많이 있지만 제 생각에 가장 유용한 것은 분류, 회귀, 랭킹ranking, 예측forecasting인 것 같습니다.

문제와 데이터 이해하기

"넓은 시각으로 보면, 머신러닝 알고리즘이나 방법론은 특정 문제를 푸는 전체 과정의 일부일 뿐입니다.항상 머릿속에 전체 시스템에 대한 큰 그림을 담고 있어야 합니다.많은 사람이 복잡한 머신러닝 솔루션을 구축하느라 오랜 시간을 투자하고 나서야 문제를 풀기에 적절한 방법이 아니었음을 깨닫습니다.(이 책에서 보게 될) 머신러닝의 기술적인 측면을 깊게 파고 들다가 궁극적인 목표를 망각하게 되기 쉽습니다."

누구를 위한 책인가

"이 책은 머신러닝으로 실제 문제에 대한 해법을 찾는 머신러닝 기술자와 예비 기술자를 위해 썼습니다.머신러닝과 인공지능에 대한 사전 지식이 필요 없는 입문서입니다.파이썬과 scikit-learn에 중점을 두었으며 머신러닝 애플리케이션을 성공적으로 만들기 위한 모든 단계를 밟아갑니다.여기서 소개하는 방법들은 상용 애플리케이션을 만드는 데이터 전문가는 물론 연구자와 과학자에게도 도움이 될 것입니다.파이썬과 NumPy, matplotlib 라이브러리에 친숙하다면 이 책의 대부분을 이해할 수 있습니다.여기서는 머신러닝 알고리즘을 밑바닥부터 만드는 법을 다루지는 않으며 대신scikit-learn과 다른 라이브러리에 이미 구현된 방대한 양의 모델을 사용하는 법에 집중하겠습니다"

이 책을 쓴 이유

"머신러닝과 인공지능 관련 책은 많습니다.하지만 대부분 컴퓨터 과학을 전공하는 대학원생을 위한 것이고 어려운 수학으로 가득 차 있습니다.이는 머신러닝이 연구와 상용 애플리케이션에서 일상적으로 사용되는 방식과 극명하게 대립됩니다.요즘엔 머신러닝을 사용하기 위해 학위를 받을 필요가 없습니다.그런데도 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 면을 다루는 책이 매우 드뭅니다.미적분, 선형대수, 확률을 공부하지 않았어도 이 책으로 머신러닝을 사용할 수 있게 되기를 바랍니다."

끝으로 이책의 역자 블로그에는 저자의 인터뷰에서 이야기하는 지도 학습에 관련한 중요한 내용을 모두 포함하고 있는 1장, 2장이 공개 되어 있다.

따라서 문제와 데이터 이해하기, 누구를 위한 책인가, 이 책을 쓴 이유를 읽고 한번 해보겠다는 분들은

바로 1,2장 공개페이지 (https://tensorflow.blog/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D/)

이곳으로 달려가 보시길..

현재 저도 열심히 달리는 중이다.