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한빛출판네트워크

데브그라운드 2021 : 개발자, 나의 성장을 도왔던 것들(1월 27일~29일 / 온라인)

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

한빛미디어

집필서

품절

  • 저자 : 박해선
  • 출간 : 2020-12-21
  • 페이지 : 580 쪽
  • ISBN : 9791162243664
  • 물류코드 :10366
초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (15명)
좋아요 : 1

- 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 

 

이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 ‘무엇을’ ‘어떻게’ 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다. 컴퓨터 앞에서 <손코딩>을 따라하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있을 것이다! 

 

- 베타리더가 함께 만든 입문서

 

베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. ‘혼자 공부해본’ 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.

 

 

누구를 위한 책인가요?

  • 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 학습의 필요성을 인지하고 파이썬 정도의 기초 프로그래밍 언어를 입문한 독자
  • 머신러닝, 딥러닝에 관심은 있지만 너무 어려운 내용으로 시도가 힘들었던 독자
  • 개념만 어렴풋이 아는 데 그쳐버리거나 여전히 각 의미가 헷갈려 제대로 낮은 단계부터 다시 배우려는 독자

 

 

도서 특징

 

하나,  탄탄한 학습 설계 : ‘입문자 맞춤형 7단계 구성’을 따라가며 체계적으로 반복 학습한다

이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했다. 모든 절에서 [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]를 통해 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업한 후, 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인 문제]로 한번에 복습한다. ‘혼자 공부할 수 있는’ 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 인공지능 공부가 난생 처음인 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있다!

 

둘, 파이썬만 안다면 프로젝트별 ‘손코딩’으로 머신러닝과 인공지능을 제대로 익힌다

파이썬 기초 지식이 있는 독자라면 이론 설명은 두 눈과 머리로 술술 읽으며 넘어가고, 직접 손코딩하며 실전 감각을 익히도록 엄선된 프로젝트 실습 예제를 담았다. 반복 학습과 연습이 가장 필수적인 입문자도, 실전형 코드로 연습하면서 책에 담긴 코드를 ‘나의 코드’로 만들 수 있다. 7장부터 시작하는 딥러닝은 머신러닝 중 4장 내용을 반복 학습한 다음에 익히도록 한다. 

 

셋, ‘혼공’의 힘을 실어줄 동영상 강의, 학습 사이트 지원

http://hongong.hanbit.co.kr

책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원한다. 또 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공한다. 저자가 질문 하나하나 직접 답변하고 있으며, 관련 최신 기술과 정보도 공유한다. 게다가 혼자 공부하는 그 길에 함께 공부하기를 원하는 사람들의 모임인 혼공 학습단을 운영하여 마지막까지 포기하지 않고 독자가 완주할 수 있도록 최대한 지원하고 있다.

 

넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공

꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공한다. 처음 프로그래밍에 입문하는 사람에게 낯선 용어가 어렵듯이 머신러닝과 딥러닝을 처음 접하는 사람에게도 낯선 용어가 진입 장벽이 된다는 것을 베타리더를 통해 확인했고, 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 펼쳐보자. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 것도 또 다른 재미가 될 것이다.

 

다섯, 스토리텔링 속 주인공과 함께 독자도 성장

낯설고 어렵기만 한 이론을 풀기 위해서 한빛 마켓에 입사한 신입사원이 업무에서 머신러닝, 딥러닝을 어떻게 활용하는지를 스토리텔링으로 풀었다. 앱에 새로운 기능을 더해가는 신입사원의 이야기를 통해 독자도 함께 머신러닝, 딥러닝을 학습할 수 있도록 구성했다. 각 절의 끝에는 [문제해결 과정]을 두어 신입사원이 어떤 과정을 통해 문제를 해결했는지 간략하게 정리한다.

 

 

먼저 읽은 베타리더들의 한 마디

  • 이 책 하나만 있어도 충분히 인공지능 기초를 다질 수 있다고 자신있게 얘기할 수 있습니다. _이동훈 님
  • 기초 개념과 핵심 키워드, 복습을 도와주는 마무리, 확인 문제 등 내용이 알차서 머신러닝과 딥러닝을 처음 시작하는 입문자에게 많은 도움이 될 것 같아 추천합니다. _이석곤 님
  • 책 속의 주인공이 문제를 해결하며 머신러닝 개발자로 성장하는 과정을 통해 머신러닝을 어떻게 활용할지 자연스럽게 습득할 수 있습니다. _김윤태 님
  • 컴퓨터 설정부터 차근차근 알려주는 책이라 좋았습니다. 의료나 산업, 경영 등에도 접목할 수 있으리라 기대합니다. _김현수 님
  • 일상 비즈니스를 사례로 들고 쉬운 알고리즘을 활용해 머신러닝의 개념을 익힐 수 있습니다. 코랩을 활용한 덕에 초보자에게 진입 장벽을 낮춰줍니다. _허민 님
  • “조금 더 공부하고 싶다”란 생각을 가질 수 있게 해준 책이라 더욱 고맙게 느껴집니다. _도혜리 님
  • 이론을 충실하게 설명하면서도 이론을 체감할 수 있는 코드의 배치도 아주 절묘합니다. 독학으로 딥러닝 실무를 익히기 위한 책을 한 권만 고르라면 이 책이지 않을까요? _ 임지순 님

 

혼자 공부하는 머신러닝 딥러닝 상세이미지(700px).jpg

저자

박해선

기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.

『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020)을 포함해서 여러 권의 머신러닝, 딥러닝 책을 우리말로 옮겼고 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.

Chapter 01 나의 첫 머신러닝 ▶️이 생선의 이름은 무엇인가요?

__ 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요?

____ 인공지능이란

____ 머신러닝이란

____ 딥러닝이란

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 이 책에서 배울 것은

__ 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶️코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

____ 구글 코랩

____ 텍스트 셀

____ 코드 셀

____ 노트북

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 표로 정리하는 툴바와 마크다운

____ 확인 문제

__ 01-3 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다.

____ 생선 분류 문제

____ 첫 번째 머신러닝 프로그램

____ [문제해결 과정] 도미와 빙어 분류

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 02 데이터 다루기 ▶️수상한 생선을 조심하라!

__ 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기 

____ 지도 학습과 비지도 학습

____ 훈련 세트와 테스트 세트

____ 샘플링 편향

____ 넘파이

____ 두 번째 머신러닝 프로그램

____ [문제해결 과정] 훈련 모델 평가

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 02-2 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기

____ 넘파이로 데이터 준비하기

____ 사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 나누기

____ 수상한 도미 한 마리

____ 기준을 맞춰라

____ 전처리 데이터로 모델 훈련하기

____ [문제해결 과정] 스케일이 다른 특성 처리

____ 키워드로 끝나는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제 ▶️농어의 무게를 예측하라!

__ 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기

____ k-최근접 이웃 회귀

____ 데이터 준비

____ 결정계수(R2)

____ 과대적합 vs 과소적합

____ [문제해결 과정] 회귀 문제 다루기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 03-2 선형 회귀 ▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기

____ k-최근접 이웃의 한계 

____ 선형 회귀

____ 다항 회귀

____ [문제해결 과정] 선형 회귀로 훈련 세트 범위 밖의 샘플 예측

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 03-3 특성 공학과 규제 ▶️특성 공학과 규제 알아보기

____ 다중 회귀

____ 데이터 준비

____ 사이킷런의 변환기

____ 다중 회귀 모델 훈련하기

____ 규제

____ 릿지 회귀

____ 라쏘 회귀

____ [문제해결 과정] 모델의 과대적합을 제어하기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 ▶️럭키백의 확률을 계산하라!

__ 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 

____ 럭키백의 확률

____ 로지스틱 회귀

____ [문제해결 과정] 로지스틱 회귀로 확률 예측

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 04-2 확률적 경사 하강법 ▶️경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기

____ 점진적인 학습

____ SGDClassifier

____ 에포크와 과대/과소적합

____ [문제해결 과정] 점진적 학습을 위한 확률적 경사 하강법

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 05 트리 알고리즘 ▶️화이트 와인을 찾아라!

__ 05-1 결정 트리 ▶️결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기

____ 로지스틱 회귀로 와인 분류하기

____ 결정 트리

____ [문제해결 과정] 이해하기 쉬운 결정 트리 모델 

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 05-2 교차 검증과 그리드 서치 ▶️검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기

____ 검증 세트

____ 교차 검증

____ 하이퍼파라미터 튜닝

____ [문제해결 과정] 최적의 모델을 위한 하이퍼파라미터 탐색

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 05-3 트리의 앙상블 ▶️ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기

____ 정형 데이터와 비정형 데이터

____ 랜덤 포레스트

____ 엑스트라 트리

____ 그레이디언트 부스팅

____ 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅

____ [문제해결 과정] 앙상블 학습을 통한 성능 향상

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 06 비지도 학습 ▶️비슷한 과일끼리 모으자!

__ 06-1 군집 알고리즘 ▶️ 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기

____ 과일 사진 데이터 준비하기

____ 픽셀값 분석하기

____ 평균값과 가까운 사진 고르기

____ [문제해결 과정] 비슷한 샘플끼리 모으기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 확인 문제

__ 06-2 k-평균 ▶️k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기

____ k-평균 알고리즘 소개

____ KMeans 클래스

____ 클러스터 중심

____ 최적의 k 찾기

____ [문제해결 과정] 과일을 자동으로 분류하기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 06-3 주성분 분석 ▶️차원을 알고 차원 축소 알고리즘 PC 모델 만들기 

____ 차원과 차원 축소

____ 주성분 분석 소개

____ PCA 클래스

____ 원본 데이터 재구성

____ 설명된 분산

____ 다른 알고리즘과 함께 사용하기

____ [문제해결 과정] 주성분 분석으로 차원 축소

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 ▶️패션 럭키백을 판매합니다!

__ 07-1 인공 신경망 ▶️ 텐서플로로 간단한 인공 신경망 모델 만들기

____ 패션 MNIST

____ 로지스틱 회귀로 패션 아이템 분류하기

____ 인공 신경망

____ 인공 신경망으로 모델 만들기

____ 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기

____ [문제해결 과정] 인공 신경망 모델로 성능 향상

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 07-2 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기

____ 2개의 층

____ 심층 신경망 만들기

____ 층을 추가하는 다른 방법

____ 렐루 활성화 함수

____ 옵티마이저

____ [문제해결 과정] 케라스 API를 활용한 심층 신경망

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 07-3 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기 

____ 손실 곡선

____ 검증 손실

____ 드롭아웃

____ 모델 저장과 복원

____ 콜백

____ [문제해결 과정] 최상의 신경망 모델 얻기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망 ▶️패션 럭키백의 정확도를 높입니다!

__ 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 ▶️합성곱 신경망의 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 실습하기 

____ 합성곱

____ 케라스 합성곱 층

____ 합성곱 신경망의 전체 구조

____ [문제해결 과정] 합성곱 층과 풀링 층 이해하기

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 확인 문제

__ 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 ▶️케라스 API로  합성곱 신경망 모델 만들기 

____ 패션 MNIST 데이터 불러오기

____ 합성곱 신경망 만들기

____ 모델 컴파일과 훈련

____ [문제해결 과정] 케라스 API로 합성곱 신경망 구현

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 08-3 합성곱 신경망의 시각화 ▶️신경망이 이미지에서 학습하는 게 무엇인지 이해하기

____ 가중치 시각화

____ 함수형 API

____ 특성 맵 시각화

____ [문제해결 과정]

____ 시각화로 이해하는 합성곱 신경망

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망 ▶️한빛 마켓의 댓글을 분석하라!

__ 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 ▶️순차 데이터의 특징과 개념 이해하기 

____ 순차 데이터 

____ 순환 신경망

____ 셀의 가중치와 입출력

____ [문제해결 과정] 순환 신경망으로 순환 데이터 처리

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 확인 문제

__ 09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 ▶️텐서플로 순환 신경망으로 영화 리뷰 분류하기 

____ IMDB 리뷰 데이터셋

____ 순환 신경망 만들기

____ 순환 신경망 훈련하기

____ 단어 임베딩을 사용하기

____ [문제해결 과정] 케라스 API로 순환 신경망 구현

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

__ 09-3 LSTM과 GRU 셀 ▶️순환 신경망의 중요 기술을 사용해 모델 만들어 보기

____ LSTM 구조

____ LSTM 신경망 훈련하기

____ 순환층에 드롭아웃 적용하기

____ 2개의 층을 연결하기

____ GRU 구조

____ GRU 신경망 훈련하기

____ [문제해결 과정] LSTM과 GRU 셀로 훈련

____ 키워드로 끝내는 핵심 포인트

____ 핵심 패키지와 함수

____ 확인 문제

 

__ 부록 A 한발 더 나아가기

__ 부록 B 에필로그

 

____ 정답 및 해설

____ 찾아보기

  •  

    입문자용 시리즈로 최근 각광을 받고 있는 혼공자 시리즈에서 드디어 머신러닝+딥러닝 부문이 출간되었다.

    혼자 공부하는 책이니 만큼 어려운 수식도 없고 실습 위주로 어렵기만 하게 느껴지던 머신러닝과 딥러닝에 발을 들일 수 있도록 해준다.

    기본 개념들은 실습을 통해서 어떤 것인지 감을 잡히도록 구성하고 있다. 원론적인 수식도 중요한 부분이지만 그것이 입문 허들을 높이는 것 또한 사실이다. 그러나 일단 뛰어들 수 있도록 하는것이 중요하다. 그러면 여러 가지들을 하나씩 생성해서 결국 나무가 되기 때문이다.

    이 책은 그런 면에서 좋은 입문서이다. 프로그래밍 언어를 배울 때도 고레벨의 언어 사용법부터 배우지 그 언어가 바이트코드로 만들어지고 또 그 바이트코드가 어떤게 동작하고 컴퓨터구조는 이렇고 저렇고 이런걸 다 배우지 않는 것처럼... 다 알면 더 좋은 프로그래머가 될 수 있지만 시작부터 그럴수는 없는 법이다.

    이렇게 기본 내용에 대해 확인할 수 있는 문제도 있다. 이렇게 문제가 있어야 좀 더 긴장(?)을 하게 되고 무심코 넘어갔던 내용에 대해 다시 한 번 상기하고 집중하는 과정을 거칠 수 있다. 모든 공부의 시작은 사실 암기라고 생각하기 때문에 이런 부분도 마음에 들었다.

    풀코드도 이렇게 존재한다. 이게 어렵다고 느껴지는 사람도 있을 수 있겠지만 이건 정말 필수기 때문에 파이썬의 기본은 알아야 한다.

    부록으로 별도의 용어집을 제공한다. 어떤 도메인에 뛰어들 때 용어는 매우 중요하다. 이게 암기가 필요한 이유기도 하다. 잘 정리된 용어집은 초보자들에게 매우 유용하다고 생각한다.

    실제 예제 중심으로 머신러닝에 입문해보고자 하는 파이썬을 조금 아는 사람들은 이 책으로 입문하기에 좋다!

  • 요즘 내가 좋아하는 책 시리즈가 있는데, 바로 혼자 공부하는 시리즈이다.

    지금 일하는 것도 때마침 딥러닝이 들어가 있어서 필요했었는데,

    혼자서 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 책이 출간되어서 바로 읽기 시작했다.

    일단 혼자서 공부할 수 있도록 책이 구성되어 있기도 하고, 요즘 트렌드인 머신러닝, 딥러닝이 주제이기 때문에 요즘같은 시기에 딱 맞는 책이 아닌가 싶다.

     

    사실 머신러닝, 딥러닝 책을 몇권 보았는데, 어렵다..

    초보가 입문하기에는 너무 어려운 공식들과 이론이 펼쳐져 있어서,

    사실 보다가 포기...(요즘은 수포자가 아니라 닝포기ㅋㅋ)

     

    다행히 이번책은 그렇게 시작되지 않았다.

    일단 파이썬 프로그래밍만 알고 있어도 된다는 문구가 다행이라는 느낌이 크게 든다.

     

    책의 일정을 표기해두고, 

    개념도 함께 정리되어 있다.

     

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    스토리텔링으로 이해하기 쉽게 되어있고, 기억하기 쉽게 쓰여져 있다.

    프로그래밍을 어렵게 셋팅을 하고 컴퓨터로 하는 것이 아니라, 

    바로 따라할 수 있는 손코딩을 하라고 나와있다.

    공부를 하는데 있어서 손코딩만한게 없다.

    무조건 손으로 치면서 오류를 잡아내는 것이 아니라,

    생각을 하면서 작성 하기 때문에 기억도 많이 되고, 

    코랩 주소에 접속해서 코드로 바로 볼 수 있다.1609944422228.jpg

     

    그리고 무료 동영상 강의와 혼공러들의 스터디 공간에서 함께 질의 응답을 하고, 배울 수 있다.

    특히 온라인에서 함께 공부한다는 것은 혼자 공부를 하다가 지치는 것이 아니라, 

    목표를 가지고 할 수 있다는 것이 크다.

    현재 혼공모집을 하고 있으니 공부를 생각하고 있다면 좋은 기회가 아닐까 싶다.

     

  • 

    해당 포스트는 한빛미디어에서 서적을 제공받아 작성했습니다.

     


    혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 표지

    이번 한빛 리뷰단 서적은

    혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

    이 당첨되었어요

     

    머신러닝 분야는 예에에에에전에

    나중에는 관련 전문가들과 협업하는게

    일상이 될지도 모른다는 생각에

    혼자서 독파하려고 노력해본 적이 있어요

    ㅎㅎㅎ

    아무래도 선수학습이 필요한 강의를 들어버린지라

    용어부터 생소해서 얼마안가 포기했었어요

    이번에는 어떨지...

    기대반 걱정반으로 책을 펴 보았습니다

     

    chapter1 에서는 머신러닝이란 무엇인지에 대한 간단한 설명과

    다루기위한 툴, 간단한 설명을

    chapter2 에서는 데이터 분류와 전처리

    chapter3 에서는 회귀 알고리즘을

    chapter4 에서는 분류 알고리즘

    chapter5 에서는 트리 알고리즘

    chapter6 비지도 학습을

    chapter7 에서는 딥러닝의 신경망에 대한 내용을 설명하고

    chapter8 은 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류

    chapter9 에서는 순환 신경망을 이용해 텍스트 분류를 설명하고 있습니다.

     

    단원마다 내용설명 후 전체 코딩과 핵심 키워드를 짚어주고 핵심을 되짚을 수 있는 문제로 리마인딩을 시켜줘

    내용을 이해하는 데 도움이 많이 되었습니다.

     

    무엇보다 어렵게 생각할 수 있는 머신러닝을

    예시와 간단한 코딩을 잘 곁들여 이해를 쉽게 해줘 도움이 되었습니다.

     

    그리고 추가로 (2021년 1월 4일) 현재 유튜브로

    추가 강의를 진행 중이어서 듣고 보면서 하니 더 잘 보게되는 것 같습니다.

     

    이 책과 코랩, 유튜브 강의를 잘 조합하면 빠른 시간에 머신러닝 기초를 쌓는 데 도움이 되어

    정말 추천하고 싶네요 ㅎㅎ

     

     

    

  • 

    한빛미디어에서 출간되는 [혼자공부하는...]시리즈의 새 책이 출간되었다. 바로 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝]이다. 인공지능의 새로운 부흥기를 맞이하여 너도나도 머신러닝, 딥러닝을 떠들고 있는 시대를 살아가고 있다. 수많은 알고리즘과 분석모델, 관련 라이브러리들이 공개되어 있다.

     

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    이 책의 장점은 누구나 손쉽게 공부할 수 있도록 부담없는 두께로 구성되어 있고, 저자가 직접 강의한 내용을 유튜브를 통하여 무료로 수강할 수 있다는게 최대의 장점이라 생각된다. 총 9개의 챕터로 이루어져 있어서...단계를 하나하나 밟아가다보면 손쉽게 개념을 이해하기 쉽도록 학습로드맵을 제공하고 각 강의마다 지난 시간 강의의 주요내용을 다시한번 간략하게 정리해 주는게 좋았다.

     

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    각 단락 후미에는 키워드로 끝내는 핵심포인트와 확인문제를 만들어서 스스로 이해도를 평가할 수 있다는 것도 좋았다. https://festa.io/에 접속하여 Zoom 실시간 강의에도 무료로 참여할 수 있으니 관심있는 분들은 참고하시기 바란다. 초보자가 부담없이 머신러닝과 딥러닝에 개념과 실습을 동시에 수행할 수 있어서 너무 좋았고 저자가 강의하는 진도를 천천히 따라가다보면 어디에 가서 빠진다는 소리는 듣지 않을 듯하다. 다만, 파이썬 기초문법은 알아야 한다는 건 참고하시길....

     

    

     

    #혼자공부하는머신러닝딥러닝 #박해선 #한빛미디어 #책스타그램 #북스타그램 #서평 #독서 #독서스타그램 #책스타그램 #신간 #북리뷰 #책리뷰 #책리뷰 #추천

     

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    인공지능 공부가 정말 처음일때

    어려운 수식에 지쳤을 때

    쉬운 그림과 실전 예제로 공부하고 싶을 때

    부하는 머신러닝 + 딥러닝 (박해선 지음)

    또다시 혼자 공부하는 시리즈가 나타났다!!

    입문자도 끝까지 읽을 수 있는 직관적인 머신러닝, 딥러닝 입문서

    [혼공머신]7단계 길잡이

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    1. 핵심키워드 : 절에서 중점적으로 볼 내용을 확인

    2. 시작하기 전에 : 절에서 배울 주제 및 주요 개념

    3. 말풍선 : 꼭 기억해두어야 할 내용

    4. 손코딩 : 코드입력하고 실행

    5. 문제해결과정 : 실제 프로젝트에서 문제를 해결할 때 어떤 사고 과정을 거치는지 짐작할 수 있다.

    6. 핵심 포인트/패키지와 함수

    7. 확인문제

    학습 로드맵

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    나의 첫 머신러닝

    데이터 다루기

    회귀 알고리즘과 모델 규제

    다양한 분류 알고리즘

    트리 알고리즘

    비지도 학습

    딥러닝을 시작합니다

    이미지를 위한 인공신경망

    텍스트를 위한 인공신경망

    각 장과 절마다 이해하기 쉬운 예시와 실습예제로 이루어져 있어서 이해하기 쉽게 구성 되어 있습니다. 비전공자라도 누구나 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 이해할 수 있습니다. 그래도 파이썬 개발 경험이 있다면 더 쉽게 다가 설것입니다.

    혼공시리즈처럼 나누어 공부할 수 있게 되어 있으며 유튜브에 장별 설명을 계속 올려주시고 계셔서 진도에 맞혀서 같이 공부할 수 있습니다.

    https://www.youtube.com/playlist?list=PLVsNizTWUw7HpqmdphX9hgyWl15nobgQX

     

    머신러닝, 딥러닝 공부도 역시 혼공시리즈 혼공머신으로 아자 아자 화이팅

     

     

     

     

  • 이번에는 따끈따끈한 신간인 혼자공부하는 머신러닝+딥러닝 이라는 책을 리뷰하게되었다.

     

    일단 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 이런 말들을 들으면 수학적인 계산식부터 떠오르기에 머리가 아파온다. 

    10년전 인공지능 전공을 들을 때에 흥미롭게 시작했지만 점점 뒤로 갈수록 수식이 나오다보니 흥미가 점점 떨어졌던 기억이 난다.

     

    그래서 이 책도 사실 두려움이 앞섰다.

    그런데 책을 처음부터 천천히 읽기 시작하면 그래도 무언가 되는 느낌을 받을 수 있던 책이였다.

     

    일단 내가 느낀 이 책은 중고교 교과서 같았다.

    챕터마다 학습 목표가 나와있고, 마무리에는 핵심 키워드, 요약 정리 및 퀴즈로 구성되어 있다.

     

    그래서 한 챕터마다 읽다보면 내가 무엇을 이 챕터에서 알아가야 하는지 핵심은 무엇인지 알게되어 공부하는데 흥이 난다고 할까나?

    그렇다고 실제 내용까지 아주 쉽지는 않은것 같다.

     

    그래도 가상의 시나리오들을 만들어서 문제를 해결해 나가는 과정을 소개하기 때문에 딱딱하고 지루하지는 않은 구성이었다. 나름 묘한 매력이 있는 것 같다.

     

    이런 구성을 통하여 다양한 알고리즘을 나름 재미있게 접할 수 있는 것 같다.

     

    이 책을 통하여 머신러닝+딥러닝을 공부하려면

    우선 파이썬을 통하여 머신러닝+딥러닝 코드들을 작성하기에 파이썬 기초는 되어야 따라갈 수 있을 것 같다. 

     

    그리고 이번에 알게되었는데 코랩이라는 구글에서 제공해주는 가상머신 플랫폼이 있어서 내 PC가 좋지 않아도 전혀 문제가 되지 않았다.(물론 무료 버전에는 제약 사항이 있긴하지만) 귀찮은 개발 환경 설정도 할 필요 없이 코랩에 연결하여 바로 코드 실행을 해볼 수 있는점은 정말 매력적이었다.

     

    아직 모든 파트를 읽은건 아니지만 책 제목처럼 따라 읽어가다보면 혼자 공부를 하고있는 모습을 발견하게 될 것이다. 

     

    아참 저자의 동영상 무료 강의(https://www.youtube.com/playlist?list=PLVsNizTWUw7HpqmdphX9hgyWl15nobgQX)도 제공하는데 참고하면 좋을 것 같다.(아직 책의 모든 챕터가 있진 않은 것 같다.)

  • 책 제목 : 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 

    저자 : 박해선 

    출판년도 : 2020.12.21 

     

     

    이 책은 머신러닝, 딥러닝 관련 내용이 재미 있어 몇권을 책을 보긴 했는데 

    다 좋은책이었고 전반적으로 만족스러운 책들이었다. 


    이번에는 요즘 유명한 시리즈인 혼자 공부하는 시리즈의 책을 보게 되었다. 


    혼공시리즈는 꽤나 많이 있는데 나도 몇권 읽은적이 있다. 


    혼자 공부하는 파이썬은 내가 처음 파이썬을 공부할 때 꽤나 도움이 되었다. 


    이번 책 또한 머신러닝을 공부하는데 많은 도움이 되리라 생각해서 읽게 되었다.

     

    책의 구성

    이 책은 머신러닝, 딥러닝 입문자가 혼자서 공부하기 위한 책이다.

     

    각 챕터는 7단계의 스탭을 가지는데 현재 챕터가 어느 내용을 담고 있는지 "핵심 키워드"를 제공한다.

     

    그리고 "시작하기 전에"라는 스탭에서는 해당 챕터에서 배울 주제 및 주요 개념을 짚어준다.

    이렇게 사전에 어느내용을 학습할 것인지 미리 핵심을 알려주기 때문에 챕터를 읽기 전에 명확하게 정리가 된다.

     


    "말풍선" 부분을 통해 지나치기 쉬운내용이나 중요한 내용을 짚어주고 "손코딩"부분을

     

    통해 실습의 중요성을 강조해 주며 "문제해결 과정"을 통해 실제 프로젝트시 어떤 프로세스를

     

    거치는지 체험 할 수 있게 해 준다.

     

     

     

    마지막으로 "확인 문제"를 통해 학습한 내용을 복습 할 수 있도록 구성되어 있다.

     

    책의 초반부에 보면 학습 로드맵이 미리 나와있다.

     

    이 학습로드맵을 통해 어떤식으로 학습이 진행되는지 미리 체크해 볼 수 있다.


    책의 내용은 인공지능과 머신러닝, 딥러닝에 대한 설명으로 시작한다.

     

    개념에 대한 설명은 간단하게 다루는데 인공지능이란? 머신러닝인란? 딥러닝이란? 처럼

     

    각 학문에 대해 간단하게 설명한다.

     


    개념설명 후에는 실질적으로 테스트할 개발환경 구축을 한다.

     

    여기에서 사용하는건 파이썬 코드를 실행하기 위해 구글 코렙을 사용한다.

     


    시작으로 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃을 사용하여

     

    2개의 종류를 분류하는 머신러닝 모델을 훈련한다.

     

    이 챕터는 그림이 많고 개념설명이 잘 되어 있어 머신러닝을 본격적으로 배우기 전에  맛보기로 좋다.

     


    그 후는 본격적으로 데이터에 대해 다룬다.

     

    머신러닝 알고리즘에 입력할 데이터를 준비하는 방법이나 데이터의

     

    형태가 알고리즘에 미치는 영향을 배운다. 

     

     

    챕터 3에서는 지도 학습 알고리즘의 한 종류인 회귀 알고리즘에 대해 다루며

     

    다양한 선형 회귀 알고리즘의 장단점에 대해 배운다.

     


    챕터 4에서는 챕터3에 이어 알고리즘에 대해 다루는데, 분류 알고리즘에 대해 다룬다.

     


    챕터 5장에서는 트리 알고리즘에 대해 다루고 알고리즘

     

    성능 최대화를 위한 하이퍼파라미터 튜닝을 실습하고 여러 트리를 합쳐 일반화 성능을 

     

    높일 수 있는 앙상블 모델을 배운다.

     


    챕터 6에서는 비지도 학습과 군집알고리즘, 차원축소 알고리즘에 대해 배운다. 

     

    7장부터는 딥러닝을 본격적으로 다루는데 딥러닝에서 빠지지 않는 인공 신경망을 시작으로

     

    이미지를 위한 인공 신경망, 텍스트를 위한 인공 신경망을 학습한다. 

     

     

     

     

    책을 읽고나서...

     

    책 자체는 머신러닝, 딥러닝 입문서이지만 파이썬 입문서는 아니다.

     

    책의 진도를 원활하게 따라가기 위해서는 파이썬을 먼저 어느정도 아는것이 필요하다.

     

    머신러닝이라는 학문 자체가 허들이 있는 편이기 때문에 입문서라고 해도

     

    처음부터 끝까지 다 읽기가 쉽지 않다.

     

    머신러닝의 주 내용은 머신러닝에 사용되는 수식들과 알고리즘이 있고 이를 

     

    직접 구현해보거나 라이브러리들을 활용하여 모델을 구현해 보는 것이다.

     

    이 책에서는 혼자 공부하는 이를 위한 책 답게 많은 그림과 예제를 통해

     

    이해를 돕는다.

     

    그리고 책의 마지막에 혼공 용어노트를 제공하여 어려운 용어들을 쉽게 찾아볼 수

     

    있게 만들어 두어 편리했다.

     

    어렵고 복잡한 내용을 최대한 배제하고 쉽게 풀이하는것을 목표로 만든 책이라는 

     

    생각이 든다.

     

  • 인공지능, 딥러닝 분야에서 아주 좋은 책이 나왔다. 한빛미디어 출판사의 '혼자 공부하는' 시리즈 중 가장 최근에 출간된 '혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝'이라는 책이다. '혼자 공부하는' 시리즈는 예전에 '혼자 공부하는 자바'란 책으로 공부해본 바 있어 매우 익숙하다. 책 제목처럼 정말 혼자 공부할 수 있도록, 즉 독학도 가능하도록 구성한 책이다. 

     

     

    요즘 초보자나 입문자를 위해서 인공지능, 딥러닝 관련 학습서들이 많이 시장에 많이 나오고 있는데 이 책은 그런 분류의 독자들을 타겟으로 하는 책 중 가장 내용과 설명이 쉽고 인공지능과 관련하여 상대적으로 폭 넓은 부분을 다루고 있다. 그렇다보니 나는 개인적으로 이 책을 읽으면서 한번 읽더라도 책을 다른 곳에 내버려두지 말고 틈날때 마다 보라고 권하고 싶다. 언제? 이제 입문 수준에서 조금 나아갔는데 다른 책에서 용어나 설명이 어려워서 이해가 안갈 때 말이다. 마치 참고서처럼 어딘가 막히는 곳에서 가이드가 되어줄 책이다. 

     

     

    한빛미디어의 책들이 과하지 않은 적정한 수준의 컬러판으로 나오고 있어서 흑백판의 학습서에 질려버린 분들에게는 추천할 만하다. 그리고 그냥 단순히 개념을 소개하고 코딩을 따라하는 것이 아니라 학습자가 흥미를 잃지 않도록 '한빛 마트'라는 가상의 가게에서 일어나는 일들을 인공지능으로 구현해본다는 재미있는 시나리오로 책이 진행된다. 

     

     

    딥러닝에서 걱정되는 부분 중 하나는 모델을 돌릴 때 GPU와 같은 하드웨어가 굉장히 중요하다고 하는데 그런 정도의 고성능의 컴퓨터가 없어서 제대로 실습을 할 수 있을까 하는 부분이다. 걱정마시라. 이를 위해 구글의 코랩이라는 플랫폼으로 가상의 자원을 빌려 코딩을 수행해볼 수 있다. 책 극초반부에 잘 소개를 하고 있으니 입문자분들도 금방 익숙해질 것이라고 생각한다. 

     

     

    당연한 것이지만 이 책은 학교에서 공부하듯 읽는 책이 아니다. 직접 구현해보기 위해 책에 나온 코드 부분을 직접 실습해보아야 한다. 해당 코드를 복사해서 바로 돌려볼 수 있는 곳도 저자가 안내하고 있으니 너무 코드가 길 때는 이해만 하고 넘어가고 복사된 코드를 붙여넣어 신경망, 딥러닝 모델을 돌려볼 수 있다. 

     

     

    책을 읽다보니 저자가 쉽게 설명하기 위해 정말 심혈을 기울였다는 느낌이 들었다. 나도 다른 인공지능 서적을 공부할 때 넘기는 한쪽 한쪽이 너무나 어려운 과제였다. 이 책을 만나는 분들은 그러한 어려움을 도와주고 보충해줄 수 있는 도서가 나타났으니 큰 도움이 될 것이라 생각한다.

     

     

    대학에서 데이터마이닝 수업을 들을 때 내가 잘 이해가 가지 않는 용어에 대해 교수님께 물어본 기억이 있다. 교수님은 그냥 대충 얼버무리며 넘어가려고 하셨다. 좀 많이 실망스러웠다. 그러나 그때 궁금했던 것을 이 책을 통해 많이 해소할 수 있었다.

     

     

    '한빛 마트'라는 가상의 마트가 있다는 재미있는 시나리오로  인공지능 문제를 풀어나간다.

     

     

    어려울 수 있는 용어는 매 장 끝마다 정리할 수 있도록 도와주고 있다.

     

     

    위에서 언급한 바와 같이 생선 종류를 분류한다는 이야기로 인공지능 문제를 해결하는 것이다.

     

    인공지능을 공부하는데에 어려운 점이 뭐가 있을까? 수학? 수학도 파고 들면 무척 어렵다. 그리고 단기간에 쉽게 해결할 수 있는 부분이 아니기도 하다. 그렇다고 공부는 안할 수 없다. 그 다음으로 어려운 것은 바로 인공지능, 딥러닝, 그리고 고급 통계와 관련된 '전문 용어'가 아닐까 싶다. 그냥 듣기만 해도 어렵다는 느낌이 팍팍 올 수 있다. 그래서 조금 놀랐던게 본 책에서는 책 마지막 장에 부록 형식으로 용어 사전(혼공 노트)을 제공해준다!

     

    특별히 기억하기 어려웠던 용어가 있다면 언제 어디서든 복습할 수 있도록 용어를 요약한 노트가 있다는게 무척 마음에 들었다. ​

     

    한빛미디어 유튜브 채널에 가면 저자가 최근에 올린 영상들이 있다. 그래도 잘 이해가 안가고 설명이 듣고 싶다면 한빛미디어 유튜브 채널에 올라온 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 강의를 들으면 큰 도움이 될 것 같다. 책을 사면 매우 높은 퀄리티의 강의까지 제공하니 얼마나 가성비 높은 학습서인가!

     

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    혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 책을 읽어보았다. 요즘 대세의 기술이 머신러닝, 딥러닝 기술인데 상당한 기술의 발전으로 인해 수요가 많아졌고 공급이 늘어나는 추세이다. 인공지능의 연구는 사실상 엄청 오래된 기술이고, 기술로 활용해 이전 부터 체스에서 여러번 기술시도를 하였다. 머신러닝을 사회적으로 각인 시키는 계기가 알파고를 통해 가능성을 많이 열어 주었고 기술 자체로는 러닝커브가 심한 것은 누구나 알고 있다. 많은 학회의 논술과 기업의 참여로 인하여 하루에도 몇개씩 쏟아지는 논문이 많고 기술을 활용도는 아직은 초기 단계이나 사람의 얼굴 인식이나, AI 면접관, 음성인식 기술이 점차 발전함에 따라 세상은 점점 변화하는 같다. 이러한 기술에 한발짝 다가 서고싶어 이책을 읽어 보았고, 이책은 정말 기초부터 설명을 책이며, 기존 핸즈온 책들을 보면 그림이 많이 없고 딱딱한 책들이 많았다면 이책은 이해하기 쉽게 그림도 있고 가장 장점인 유투브 강의가 있다는 것이 가장 좋았다. 머신러닝 + 딥러닝을 하기위해 기초를 닭고 용어와 흐름을 이해하고 싶다면 이책으로 시작해 봤으면 좋겠다. 이번 계기로 좀더 공부를 있는 원동력을 책이다.

  • 대부분 모든 기술에 AI가 접목되어서 조금 공부해보고 싶다는 생각이 들어서 전에 AI를 살짝? 공부해본 경험이 있었다. 그때 공부할 때는 뭐부터 공부해야 할지 몰라서 애매하게 공부를 해서 잘 몰랐다.(이 책이 빨리 출시돼었으면 좋았을 듯..) 하지만 혼공머신을 접하고 처음 볼 때 이해하기 좋은 로드맵이 짜여있고 머신러닝 + 딥러닝을 모두 경험해 볼 수 있다는 점에서 매우 흥미가 생긴 서적이었다. 이 책을 통해 잘 모르던 AI에 대해서 공부하고 추후 AI 개인 프로젝트를 진행하며 역량을 성장시켜나가고 싶다고 생각했습니다. AI를 처음 접하시는 개발자 분들께 매우 추천하는 서적입니다!

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    혼자 공부하는 시리즈 들어보았다.

    다만 이걸 진짜 나 혼자 공부할 수 있어? 의심 가득해서 사길 주저하고 있었는데 이번에 운이 좋게도 혼공 시리즈를 읽을 기회를 얻었다.

    혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝! 줄여서 혼공머신 ! 내 최초의 혼공시리즈 책이다.

     

    나의 첫 혼공책의 일단 읽은 지 2일 째 후기를 쓰자면

    괜찮은데? 할만 한데?

    이런 마음을 들게 한다.

    열정 신입 혼공머신이 되어 문제를 해결하는 과정을 거쳐가면서 머신러닝의 기초적인 부분을 쌓을 수 있게 된다.(혼공머신의 넘치는 열정으로 도미와 방어부터 다양한 생선을 팔고 럭키백 이벤트를 하며....)

    머신러닝을 공부하면서 자주나오는데 fit()은 왜 쓴다고? score()는? 이런 상태로 깨작 거리던 머신러닝이었는데 지금은 아, 그래그래 데이터 훈련 시킨다구? 아 맞아 정확도를 확인 해봐야지! 혼공머신과 함께 마음 속 하이파이브를 하게되는 것 같다.(아니면 나만 하이파이브 한 거 아니지, 혼공머신?)

     

    '혼자 공부하는' 이라는 말이 어울리도록 책의 설명을 알기 쉽게 해두었다. 하지만 역시 수학 개념 공부는 좀 다시 해야 겠다라는 생각을 하게하는 그런 게 있다.

     

    이 책의 실습환경은 사용자의 컴퓨터의 성능이 어떻든 구글의 자원을 사용한다. 인터넷의 제약이 있긴 하지만 그것을 감안하면 왠만한 것은 다 해볼 수 있는 환경이라 상당히 괜찮다 생각하는 부분이다.

     

    

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    예전 알파고 vs 이세돌 이후로 인공지능에 대한 관심이 상당히 많아졌다. 하지만 인공지능이 정확히 무엇인지, 어떻게 배워서 써먹을지에 대해서는 아무도 알려주지 않는다. 그런 분들을 위하여 나온 책이 바로 혼공머신! 혼공머신은 단순히 AI에 대해서만 설명하는 책이 아닌, 머신러닝, 딥러닝 등과 차이점이 무엇인지에 대해 이야기해주는 책이다. 인공지능의 역사에 대해서, 그리고 머신 러닝과 딥러닝, 인공 신경망 등 다양한 용어들에 대해 천천히 알려주고 있다.

     

    이 책은 그렇다고 맨땅에서 시작하는 것을 권하지 않는다. 인공지능의 원리나 알고리즘에 대해서는 알려주지만, 이를 만들기 위한 기본적인 파이썬 문법에 대해서 숙지할 수 있도록 글쓴이는 권하고 있다. 그리고 맷플롯립, 넘파이, 텐서플로, 사이킷런 등 다양한 프로그램을 쓰는 만큼 노트북의 성능이 어느정도 받쳐줄 것을 추천하고 있다.

     

    책은 나의 첫 머신러닝, 데이터 다루기, 회귀 알고리즘과 모델 규제, 다양한 분류 알고리즘, 트리 알고리즘, 비지도 학습, 딥러닝을 시작합니다, 이미지를 위한 인공 신경망, 텍스트를 위한 인공 신경망 등 총 아홉가지 챕터로 되어있다. 각 챕터별로 그림과 더불어 예제가 충실히 되어있지만, 아직 나처럼 인공지능에 대한 이해가 부족한 사람들에게는 어려운 책일 수 있다. 그렇기 때문에 글쓴이가 제공하는 유튜브 강의 등을 참고하시면 훨씬 좋은 결과를 얻을 것이라 생각된다.

  •  <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>, 박해선 지음, 한빛미디어, 2020

     

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    기업에서 중장기 변화를 예측할 때 보통 연평균 성장률(compoundannual growth rate, CAGR)을 사용한다. 최근 3개년이나 5개년 연평균 성장률을 적용해 앞으로의 실적을 예측한다. 주어진 데이터의 한계로 이를 사용할 수밖에 없겠지만, 대체로 연평균성장률을적용한 미래예측은 잘 맞지 않는다.

     

     

    최근 정보통신 기술의 발달로 인해 빅데이터, 인공지능이 빠르게일상에 접목되고 있어, 혹시라도 기업의 중장기 변화를 예측하는 데 있어 머신러닝, 딥러닝을 접목할 수 있지 않을까 싶었다. 프로그래밍에 대해서는 아는바가 없어 실제 구현 가능한지 감이 잡히지 않았다.

     

     

    머신러닝, 딥러닝 프로그램에 대한 용어나 원리 등이라도 이해해볼요량으로 책을 찾았지만, 함수와 코드 위주로 설명된 책들은 C언어를알지 못하면 이해하기 쉽지 않았다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>인공지능 공부가 정말 처음일 때, 어려운 수식에 지쳤을 때, 쉬운 그림과 실전 예제로 공부하고 싶을때라는 표지의 문구가 끌렸다. 이번엔 이해할 수 있을 것이란근거 없는 자신감이 생겼다.

     

     

    쉽게 이해할 수 있는 예제와 비유를 사용했습니다.
    심지어 이 분야와 무관하더라도 파이썬만 알고 있다면
    머신러닝과 딥러닝을 학습할 수 있도록 꾸몄습니다.(6)

     

     

    <혼공머신>은파이썬, 사이킷런 등 라이브러리를 설치하지 않고 네트워크에 연결된 컴퓨터와 구글 코렙을 통해 실습하도록 안내하고 있다. 구글 코렙에서 작성한 노트북은구글 드라이브에도 저장이 되니, 인터넷만 연결되면 보유 컴퓨터의 성능과 상관 없이 머신러닝, 딥러닝 프로그램 개발이 가능하다.

     

     

    머신러닝과 딥러닝 관련 용어들과 작동 원리를 설명하고, 직접프로그래밍 실습을 할 수 있도록 구성되어 있어, 비교적 쉽게 이해할 수 있다. 생선 가게에서 도미를 분류하는 단순한 방법으로 출발해, 주어진 길이정보로 무게를 예측하고, 내용물을 알 수 없는 럭키백의 확률을 계산하는 복잡한 방법까지 프로그래밍할수 있도록 알고리즘과 함수들을 세세히 짚어준다.

     

     

    머신러닝은 K-최근접 이웃 회귀와 선형 회귀 등 회귀 알고리즘과로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법 등 분류 알고리즘은 물론, 트리알고리즘과 군집 알고리즘의 순서로 단계를 높여 간다. 그리고 딥러닝은 이미지와 텍스트를 위한 인공 신경망으로구분해 개념을 설명하고 실습할 수 있도록 하고 있다.

     

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    키보드에 손을 올려놓고 책의 코드를 직접 입력하면서 읽는 책입니다.()
    귀찮다거나 어렵다고 생각해 미루지 마세요.
    컴퓨터 앞에서 실습하면서 공부하면
    어느새 글자로는 쉽게 이해할 수 없었던 개념을
    너무나 당연하게 몸으로 느낄 수 있을 것입니다.(7)

     

     

    불과 몇 년 전만 해도 머신러닝, 딥러닝 프로그래밍을 하려면C언어를 다룰 줄 알아야 한다고 했었다. 머신러닝, 딥러닝을 위한 서버를 구축하거나 복잡한 머신러닝 구동을 위해 컴퓨터 성능도 좋아야 했다. 지금은 인터넷만 연결된다면 하드웨어의 제약 없이 구글의 자원을 이용해 누구나 쉽게 머신러닝, 딥러닝 프로그래밍이 가능하게 되었으니 세상은 내가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게, 편하게 편하고 있는 것 같다.

     

     

    여전히 기업의 중장기 변화 예측에 대한 솔루션을 찾은 것은 아니지만 다양한 기업 정보가 담긴 빅데이터를확보할 수 있다면 불가능하지 않을 것 같다.

     

     

    * 해당 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받았으며, 제 주관에 따라 솔직하게 작성했습니다.

     

  • 신러닝이나 딥러닝을 보통 배우거나 이해하기 어려운 분야이다. 하지만 이렇게 배우기 어려운 분야도 어떤 예제와 설명이냐에 따라 내용이 쉽게 와 닿기도 한다. 그동안 봤던 책이 너무 어려웠다면 이 책으로 그간의 어려움을 해소할 수 있지 않을까 싶다.

    게다가 저자 분은 유명 머신러닝, 딥러닝 책을 여러 권 번역과 출판하신 분이다. 우리집에도 저자 분의 머신러닝, 딥러닝 책이 몇 권이 있을 정도로 이 분야에서 연구나 일을하는 사람이라면 저자 분의 책이 몇 권씩 있을거 같다. 그만큼 믿고 볼 수 있는 저자 분의 책이기도 하다.

    그래서 이 책은 초보자를 위한 책이기도 하지만 이미 머신러닝이나 딥러닝 코드를 돌려봤지만 아직도 뭔가 부족하다고 느껴지는 사람들에게 전체적인 내용을 정리해 볼 수 있는 책이기도 하다.

    한빛의 믿고 보는 "혼공" 시리즈 중에 하나기도 하다.

    책 두께는 600 페이지가 조금 안 되는 정도고 두께도 어느정도 있다. 전면 컬러이고 그래프 이미지가 컬러라 좀 더 보기에 좋다.

    또, 핵심만 뽑아서 정리한 용어노트는 가볍게 들고 다닐 수 있을 정도의 분량으로 전체적인 내용을 정리하기에 좋다. 완전 핵심만 골라서 잘 정리가 되어 있어서 한눈에 들어온다.

    또 적절한 비유와 설명도 너무나도 알찬 책이다.

    핸즈온머신러닝과 이 책은 함께 봐도 너무 좋을것 같은데 이 책은 적절한 비유와 자세한 설명을 통해 머신러닝을 쉽게 이해하는데 도움이 되고 핸즈온머신러닝을 통해 좀 더 깊게 머신러닝과 딥러닝을 학습해 볼 수 있을거 같다.

    그동안 텐서플로를 사용하면서 궁금했던 내용들에 대한 궁금증이 많이 해소되었다. 또 이 책을 보고 핸즈온머신러닝을 읽으니 이해가 되지 않았던 부분에 대한 블랙박스를 열게 된 느낌이다.

    아무튼 강추에 강추를 해도 모자랄 훌륭한 책이다 

  • 한빛미디어의 혼자 공부하는 시리즈, 일명 혼공시리즈에서 머신러닝 + 딥러닝 편이 나왔다. 이 책은 고등학교 문제집처럼 그림들이 많아서 한치의 지루함도 허용하지 않기 때문에 책장을 계속 넘기게 되는 그런 책이다. 이론과 방식 설명에 적절한 예시를 들어가며 설명하고 있으며, 충분히 혼자서 딥러닝 실무를 익힐 수 있게끔 구성되어있다.


    좋은 점이 있다면 수식을 될수있으면 배제하고 그림과 예제를 통해 직관적으로 공부할 수 있도록 수록해놓았는데, 처음 딥러닝을 접하는 사람들에게 제격이다. 반면 딥러닝을 처음 접하지 않는 상태에서 기초 이상의 지식을 습득하고 싶은 사람들에게는 다른 책을 추천하고 싶다. 학습 로드맵을 살펴보면 굉장히 귀엽고 아기자기하게 그려놨는데, 건너뛰어도 좋은부분과 꼭 읽고 넘겨가야 하는 부분을 잘 구분해 놓았다. 딥러닝을 처음 접하는 사람에게 꼭 선물 해주고 싶다. 


    또한 혼자 공부하는 사람들을 위한 "혼공 노트"가 별책부록으로 있어서 혼자서 쪽지시험 연습을 하며 공부를 하면 재밌을 것 같다. 이 책에서는 파이썬, 넘파이, 텐서플로 등을 사용하였으며 모든 코드는 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 실행할 수 있는 구글 코랩을 사용하여 작성되었다. 딥러닝을 처음 접하는 중학생, 고등학생 또는 비전공자들에게도 추천해주고 싶지만, 딥러닝을 가르치는 사람들에게도 추천해주고 싶은 책이다. 너무 설명이 알아듣기 쉽게 적혀있어서 독학으로 딥러닝 실무를 익히기에 충분하며, 자연스레 기본 개념을 체득 할 수 있다. 

     

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