독자리뷰
[도서리뷰] - 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 - 밑바닥 딥러닝만큼 좋을까?
kyungla***
2017-08-11
파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝
사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현
- 저자 : 안드레아스 뮐러 , 세라 가이도
- 번역 : 박해선
- 출간 : 2017-07-01
이번에는 "파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝"이라는 책에 대해서 알아보겠습니다.
한빛 미디어의 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 책의 인기로 인해서, 이 책이 정식 출판되기 전부터 인기가 뜨거웠는데, 이 책을 처음 받아보고 전 두께에 놀랐습니다.
보통 머신러닝 책들이 200 페이지 안팎인데, 450쪽에 한 페이지당 글자수도 엄청 많았습니다.
사이키런 핵심 개발자가 쓴 책이라고 하니까 더 궁금해집니다.
책의 구성은 목차에서 보듯이 대부분의 머신러닝 기법들을 순서에 맞게 소개하고 있습니다.
이 책의 특색이라면 4장 데이터 표현과 특성 공학, 5장 모델 평가와 성능 향상 이라는 챕터를 따로 빼내어서 상세하게 설명하고 있다는 점입니다.
보통 지도학습을 서술하는 과정에 관련 내용들을 설명하는데, 따로 챕터를 뺄 만큼 내용이 될까 싶었는데, 읽어보니 정말 알면 좋은 내용들이 많았습니다.
하하하 이 책도 아이리스부터 가볍게 시작합니다. 각 머신러닝 기법들의 전체 흐름(과정)이 비슷하므로, 이 편부터 잘 보시면, 앞으로 비슷한 내용들이 반복되므로, 학습에 도움이 되리라고 생각합니다.
상세한 설명과 약간의 소스 코드 설명을 해 줍니다.
소스 코드 설명보다는 설명 부분이 훨씬 더 많습니다.
다른 책들과 구별되는 장점은 장단점을 매우 상세하게 적고 있습니다.
각 머신러닝의 기법의 장단점 뿐만 아니라 다른 머신러닝과의 관련성, 다른 점, 성능 향상에 대한 비교 분석을 저자의 경험과 노하우를 통해 배울수가 있습니다. 이런 부분들이 이 책의 신뢰도를 매우 높였습니다.
책의 페이지 수가 많다고 보니, 다른 책들에서는 이름만 언급하거나 그냥 넘어갔던 내용들을 충분히 페이지를 할애하여 설명하고 있습니다.
따로 인터넷에서 관련 내용들을 다시 찾아볼 필요가 없을 정도입니다.
이 책 하나만 해도 내용이 충분한 것 같습니다. 오히려 양이 넘칩니다.
그럼 양이 많은만큼 어렵나? 그렇지는 않습니다. 역자가 번역투로 느껴지지 않도록, 많은 노력을 한 것이 보입니다. 또한 초판임에도 오타가 거의 보이지 않습니다.
개인적으로 좋았던 부분이 PCA 성분 분석이 좀 어렵게 느껴졌는데, 이 책은 정말 많은 수십 페이지를 할애하여 관련 내용들을 하나하나 사진과 함께 자세하게 설명하고 있습니다.
다른 곳에서 이해하지 못했다면, 이 챕터 하나가 책 값을 충분히 한다고 저는 봅니다. 사람 인물 가지고 머신러닝을 설명하는 것이 이 책의 백미라고 말하고 싶은데, 그것이 저에게 어떤 의미였는지 여러분도 이 책으로 느끼시기를 바랍니다.
처음에 말씀드린 데이터 표현과 특성을 설명하는 장입니다. 통계 기본 책은 아니지만, 데이터 분석 책에 걸맞게 너무 깊지고 너무 얕지도 않게 데이터에 대한 이야기를 합니다.
데이터에 대한 여러 시각을 넓혀준 계기가 되었습니다.
한 페이지의 모습은 대략 이렇습니다.
적절한 페이지 구성으로 공부하는데, 답답한 면을 많이 줄여줍니다. 간혹 가다 빽빽하게 문자로만 설명한 곳도 있지만, 그 양은 얼마 되지 않습니다.
책이 끝나갈 쯤, 좀 더 배우면 좋은 내용들로 다음 학습을 잘 이끌어줍니다.
그러나 이 책의 가장 큰 단점은 소스 코드에 대한 상세한 설명이 없습니다.
책 내용에 비해 너무 아쉬운 점입니다.
소스 코드에 대한 부분은 구글링을 통해서 보강해야 부분들이 나옵니다.
파이썬이 처음이신 분들은 소스 보기가 어려울수도 있습니다.
다른 파이썬 라이브러리를 좀 익히셔야 수월할 것 같습니다.
소스 코드 분석없이도, 책 내용을 이해하는데에는 별 어려움이 없습니다.
저 개인적으로 소스 코드를 좀 더 상세하게 했으면 하고... 바라는 바입니다.
이번에도 이렇게 줄을 많이 치면서 공부했습니다.
머신러닝에 대해 좀 안다고 생각했는데, 아니네요.
저자가 쉽게 설명하고는 있지만, 왠지 머리 속에 남지는 않았던 것 같습니다.
반복 학습이 필요할 것 같습니다.
이번에는 2주 안에 책 리뷰를 해야 했는데, 무사히 446페이지 완독했습니다.
본격 머신러닝 입문서라고 했는데, 전 딴 책을 볼 필요가 없는 머신러닝 책이라고 말하고 싶습니다.
머신러닝 기법들도 모두 서술되어 있고, 각 머신러닝의 최신 기법들도 모두 소개되어 있기 때문에 군데 군데 내용이 빠진 다른 책들을 일부러 읽을 필요는 없을 것 같습니다.
이 책 하나만 해도 넘치므로, 이 책으로 머신러닝 완전정복하세요 ^^
