한빛미디어

[서론]

딥러닝 교과서라기보다는, 머신러닝 교과서에 가까운 책. 파이썬, 수학, 데이터 분석 등을 하나도 몰라도 머신러닝/딥러닝을 진행할 수 있도록 1부터 10까지 모든 주제를 다룬다.

Python 기초부터 시작해서 NumPy, Pandas, Sckit-learn, matplotlib 등 데이터분석에 필요한 필수적인 분석 라이브러리는 가볍게나마 모두 배울 수 있으니 보편적인 입문서로 적절하다.

[대상 독자]

코딩 경험이 어느 정도 있으면서 머신러닝과 파이썬 기초가 없는 사람이 보면 좋을 것 같다.  다른 언어로 프로그래밍을 할 줄 알지만, 인공지능과 머신러닝/딥러닝이 무슨 내용인지 배워보기 위한 사람이라면 딱 알맞을 것이다. 

[내용]

저자는 학술적으로 길게 풀어쓰는 타입이 아니다. "교과서" 답게 최소한도로 필요한 내용만 빠르게 설명한다. 짧고 간결한 설명이 끝나면 바로 문제가 이어진다. 수식과 이론을 줄이고, 배운 내용을 코딩에 바로 적용하기 위한 체험형 문제를 많이 넣었다. 제목이 "교과서"인 책 답게 문제 양도 상당하다. 이론을 배웠으면 이론 문제가 바로 하나씩 이어서 나오고, 코딩을 배웠으면 바로 빈칸에 코드를 넣는 문제가 나온다. 

책 앞부분을 다 안다고 생각하고 가볍게 훑어보면서 넘어가는 도중에, 문제에서 막혀서 뒤로 다시 돌아가서 읽은 경험이 은근히 많다. 이런 [내용-문제] 편집은 IT도서에서는 흔히 보기 힘든 구성인데, 나같은 게으름뱅이 독자의 졸음 방지에 탁월했다. 이 "~교과서" 책들이 시리즈인 것으로 알고 있는데, 같은 출판사의 [통계학 교과서] 등의 다른 도서도 구입해서 읽어볼 생각이다. 

[번역]

번역은 깔끔하다. 한글 문장은 부드럽고 내용을 이해하기 쉽다. 내용도 눈에 잘 들어오게 깔끔하게 편집되었고 오역도 많지 않은 것으로 보인다. 다만, 틀린 숫자 등의 사소한 오타가 은근히 눈에 띄는 점은 아쉽다.

[결론]

초보자인 독자가 6개월 동안 공부하기 위한 교재라고 저자가 서문에서 언급했는데, 딱 그런 느낌이다. 파이썬/데이터분석/수학 기초가 없다면 1회독에 적어도 3개월은 필요할 것으로 보인다. 이후 2회독, 3회독으로 복습을 해가면서 시간이 매번 절반으로 단축된다고 생각하면 내용을 마스터하는데는 딱 6개월 정도가 소요될 것 같다. 

이 책은 700페이지 중에 400페이지 이상이 머신러닝을 시작하기 위한 준비과정에 할애한다. 그만큼 다양한 내용이 체계적으로 서술되어있다. 이 책을 교과서로 삼아 각 장의 주제와 순서대로 쭉 따라간다면 데이터 과학에 충분히 안정적으로 입문할 수 있을 것이다. 

물론 제대로 이해하자면 한 챕터 당 한 권 이상의 책이 필요할만큼 데이터 과학의 세계는 방대하기 때문에, 스택오버플로우라던가, 구글이든가 하는 다른 참고서의 도움도 상당히 필요하긴 하겠지만 말이다.

인공지능 모델의 구조를 연구해서 논문을 작성할 사람이 아니라면, 이 내용만으로 충분히 머신러닝/딥러닝 입문과 기초 활용이 가능하다. 내용과 코드의 밸런스가 좋아서 독자 입장에서는 곁가지가 없고 간결해서 저자의 의도를 이해하기가 쉬운 책이다. 추천한다.