[IT] 핸즈온 머신러닝

< 핸즈온 머신러닝 > | 오렐리앙 제롱 지음 | 박해선 옮김 | 한빛미디어

 

이제는 모든 산업 전반에 걸쳐 머신러닝을 빼고는 이야기하기 어려운 시대가 된 것 같다. 또한 다양한 머신러닝 개념이 쏟아지고 있는 상황에서 쉽게 접근하기도 어려운 상황인 것 같다. 대부분 머신러닝에 관련된 책들이 어느 한 두가지 도구를 이용하여 개념 및 실습하는 과정을 설명하기 떄문에 폭넓은 지식을 쌓기에는 부족한 느낌을 많이 받게 된다. 이 책은 이런 점에서 다양한 장점을 가지고 있는 책이다. 책의 표지에 나온 대로 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 머신러닝과 딥러닝에 대해 이론과 실무를 모두 커버할 수 있다. 사이킷런을 통해 머신러닝 알고리즘을 배우고, 케라스를 활용하여 딥러닝을 구현하고, 텐서플로로 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야를 접할 수 있다. 

이 책은 읽는 사람이 머신러닝에 대해 경험이 없다는 것을 가정하고 시작한다. 따라서 데이터로 부터 학습할 수 있는 프로그램을 구현하기 위해 필요한 개념과 직관, 도구를 설명하고 있다.  예를 들어, 사이킷런은 사용법이 간단하고 많은 머신러닝 알고리즘이 효율적으로 구현되어 있기 떄문에 머신러닝을 처음 배울 때 사용하기 쉽다. 케라스는 고수준의 딥러닝 API로서 쉽게 신경망을 훈련하고 실행할 수 있다. 텐서플로는 분산 수치 계산을 위한 복잡한 라이브러리로써 GPU 서버에 계산을 분산하여 대규모 신경망을 효과적으로 훈련하고 실행할 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로 실제 활용할 수 있는 방법을 제시하면서 구체적인 작동 예제와 이론을 통해 머신러닝을 직관적으로 이해할 수 있도록 한다.

책은 총 2부로 구성되어 있다. 약 1,000여 페이지에 달할만큼 방대한 양을 가지고 있다. 1부 머신러닝에서는 머신러닝의 개념과 프로젝트 단계, 데이타에 따른 학습과 비용 최적화,  모델 선택 및 학습 알고리즘에 대해 소개한다. 2부 신경망과 딥러닝에서는 신경망에 대한 개념과 중용한 신경망 구조, 신경망 훈련 방법 및 강화학습 등에 대해 설명한다.

책의 곳곳마다 그래프와 실제 테스트 가능한 코드들이 있기 때문에 수시로 코드를 실행하고 그 결과를 확인할 수 있다. 또한 각 장마다 연습문제가 나오는데 이 또한 부록에 해답이 있기 때문에 문제를 풀어보고 자신이 제대로 이해했는지 확인도 가능하다. 한번에 모든 것을 다 할 수는 없겠지만 이 책을 통해 머시러닝와 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 실제 동작 가능한 코드를 가지고 테스트해 봄으로써 자신이 원하는 기능으로 확장하는 것도 가능한 것 같다. 어느정도 파이선 개발 경험이 머신러닝을 쉽게 접할 수 있게 해 주는 책이라고 생각한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."