한빛미디어

저는 머신러닝을 리뷰어로 활동하면서 접하면서 여러번 다뤄봤지만 텐서플로는 이 책을 통해 처음 접해보았습니다. 제가 이 책을 선택한 이유는 평소 머신러닝에 관해서 학습을 하고 싶었고 텐서플로 또한 학습해보고 싶었기 때문입니다.

이 책의 특성은 텐서플로에 대해 기본적이지만 알아야 할것은 학습한 후에 머신러닝을 학습하게 하는 코스로 나와있기 때문에 머신러닝과 관계없이 오로지 텐서플로에 대해 학습을 하고 싶어하는 사람들이 봐도 좋을법한 텐서플로 학습책입니다. 그리고 머신러닝에 대해 기초적으로 탄탄하게 내용이 구성되어 있어서 쉽게 내용을 학습할 수 있다는 점입니다.

요즘 대기업에서는 A.I 및 IoT를 위해 머신러닝에 대해 개발을 추진하는 추세입니다. 머신러닝이란 기술은 인간의 뇌구조를 묘사한 뉴럴 네트웍에 기반한 기술이고 굉장히 다양한 일들을 하고 있는데 예전에는 단순히 로봇에 학습을 시켜서 사람을 따라하게 만들었지만 이제는 로봇뿐만 아니라 스피커, 청소기등등이 자신들이 가지고 있는 학습 데이터에 기반해서 판단을 내리고 행동하는 초연결시대로 나아가기 위한 기술이기 때문입니다. 그래서 구글, 삼성같은 IT관련 대기업들은 이미 머신러닝에 관련된 기술자들을 교육해서 키워내는 등 첫번째 선두로 등장하기 위해 엄청난 경쟁을 벌이고 있을 정도로 21세기의 핵심 기술중 하나입니다.

구성

Chapter 1: 머신러닝으로의 여행

Chapter 2: 텐서플로 기초학습

Chapter 3: 선형 회귀

Chapter 4: 데이터의 분류

Chapter 5: 자동화된 데이터 군집

Chapter 6: 은닉 마르코프 모델

Chapter 7: 오토인코더 살펴보기

Chapter 8: 강화학습

Chapter 9: 합성곱 신경망

Chapter 10: 순환 신경망

Chapter 11: 챗봇을 위한 시퀸스2시퀸스 모델

Chapter 12: 유틸리티

Appendix: 설치 가이드

파트별로 나누어 봤을때 1~2장은 머신러닝 기초와 텐서플로 기초에 대해 설명하고 있고 3~6장은 머신러닝의 핵심 학습 알고리즘에 대해 7~10장은 신경망 패러다임에 대해 11~12장은 이제까지 학습한 기술들을 활용한 데이터 모델 제작에 대해 설명하고 있습니다.

그리고 맨뒷장에 다른 방식으로 하는 텐서플로 설치방법이나 라이브러리 설치 방법이 나와있으니 실습해보시는 것을 추천드립니다.

개인적인 생각으로 학습은 저처럼 텐서플로를 1부터 시작해야하는 시니어이신 분들께서는 1장부터 시작하시면 좋을것 같고 어느정도 텐서플로에 대해 경험이 있으신 분들(텐서플로에 대해 기초적인 지식은 숙지하고 있다.)은 3장부터 시작하시면 좋을듯 싶습니다. 그리고 현재 텐서플로에 대해 지식이 어느정도 풍부하시거나 현직에서 사용하시면서 프로젝트를 위해서 머신러닝을 학습하시는 분들 역시 3장부터 시작하시면 좋을듯 싶습니다.(3장부터 핵심적인 내용이네요)

그리고 개인적으로 약간의 단점이 내용구성부분에서 기초적인 부분은 간단히 하고 머신러닝에 대한 내용이 많아서 좋지만 머신러닝을 활용해서 데이터 모델이나 간단한 프로그램을 만드는 실습 부분이 좀더 많았으면 더 좋았을것 같다는 아쉬움이 있습니다.