한빛미디어

머신러닝에 대해서는 오래전부터 꾸준히 관심을 가져왔지만, 

본격적으로 공부해봐야겠다는 생각은 못하고있다가 머신러닝 학습예제들이 파이썬을 중심으로 꾸준히 늘고 있어 

이번에 이책으로 한번 접근을 시도해보았다.

번역서이고, 그러다보니 아래 내용 이미지와같이 내용별로 색상 구분을 일괄적으로 잘 편집하여, 보기에는 좋았다.

(번역서들이 보통 이런 편집이 많았던듯~)

이 책의 사용처로 적합한 영역부터 먼저 생각해보았습니다.

학교에서의 교수용 책으로 사용되면 좋을듯 하고, 이미 머신러닝에서 많은 공부를 하고 있는경우에도  부가 레퍼런스북으로 사용이 나빠보이지 않습니다.

야심차게 읽어나가는데, 예상은 했지만 머신러닝이 만만한것이 아님을 깨달아야했다.

더욱이 이책은 예제중심이 아닌 머신러닝계의 자료구조론 책이랄수있을 정도로, 머신러닝을 구현 하기위한 기본 자료 처리 기법들위주의 내용들로 구성되어있어, 

자칫 따분하거나 어렵다 느껴질수있는 내용들이었다.

당연히 어렵습니다.

꽤 오랫동안 정독해야 할듯 싶습니다.

그럼에도 이 책은 많은 기법들을 알려주고 있고, 진정으로 머신러닝을 공부하고자 한다면 필수 서적일것 입니다.

예를들어 머신러닝을 위해 기본중에 하나랄수있는 파이썬에서 행렬처리의 기법이나, 머신러닝을 위한 여러 기법들을 나름 쉽게 약간의 예제들을 꾸준히 첨부하여 풀어나가고있습니다.

간단한 영상처리 기법등도 같이 첨부하여 머신러닝의 가장 이슈화되고있는 기법들에대해서는 놓치지않고 있습니다.

또한 그외에도 통계등 다양한 기법의 구현과 이해에 대해 다구고 있습니다.

그러나,

솔직히 나는 개인적인 스터디의 메인용 책으로는 권장하지않습니다.

오히려 레퍼런스 책으로 아주 적절하다고 생각합니다.

좀더 실전 기법 위주의 책을 메인으로 잡고, 그를 이해하기위한 레퍼런스북이라면 최고의 참고서가 되지않을까 합니다.

그래서, 대학교재, 강사, 개발자, 컨설턴트등에 이를 권장합니다.

개인적으로 머신러닝에 대하여 더욱 깊이있는 학습을 원한다면 두말할것 없이 최고입니다.