한빛미디어

R 이나 SASS 로 데이터 분석을 경험했던 분들 중, 파이썬을 활용해서 같은 내용을 실습하고 싶으신 분들에게 맞춰진 책입니다. 때문에 파이썬 기초가 전혀 없는 분들에게는 버거우실 수 있고, 반면 파이썬 기초를 익힌 뒤, 통계학 기초 정도는 학습을 하신 뒤에 접하길 추천 합니다. 주석이 많고 개념 및 파이썬 함수를 정리한 부록이 정성스럽게 잘 갖춰져 있어서 추천 합니다

안녕하세요. 책을 본 순간 바로 8장을 봤는데요. 코딩 실행은 colab 대신 컴퓨터에 설치되어 있는 pyCharm에서 수행했습니다. 우선 이론을 읽으면서 느낀 점은 너무 설명이 잘 되어있다는 것입니다.

물론 초보자에게는 깊이를 못느끼면서 쉬울 것 같은데, 어느정도 감을 잡은 사람들에게는 글의 설명의 깊이를 느끼면서 읽을 수 있어서 좋았습니다.감사드립니다.

한가지 요청사항은 colab에서는 필요가 없을 수도 있는데training part와 test part(evaluation)를 구분해서 파일을 만들었으면 합니다.

test시에 best-cnn-model.h5 파일을 저장했다가 실행하면 매번 trainging하는데 걸리는 시간을 줄일 수 있을 것 같습니다.

pyCharm에서 돌리면 처음부터 실행이 되어서 시간이 매번 많이 걸리네요. 

그리고 다양한 입력 패턴도 넣을 수 있게 소개해 주십시오.

제가 책을 처음부터 보지 않고 바로 8장을 봐서 그럴수도 있습니다.

pyCharm IDE에서 돌리려고 처음에는 다소 에러가 나서
시간이 걸렸지만 저자님이 오픈톡에서 도와주셔서
해결할 수 있었습니다.
감사합니다.

혼공머신 책 시작하자마자 오 이렇게 연결되는구나 하는 느낌이 혼공 9기 미션 완성을 서두르게 했다.  재미있게 박해선 저자님의 유튜브 강의를 들으며,

혼공 책에 나온 문제풀이를 구글 코랩에서 직접 해보며 신이 났다. 그래서 6주 공부를 4일 만에 끝내 버렸다.  https://velog.io/@tcgyver/6주가-휘리릭

이 책은 머신러닝(딥러닝 포함) 배우고자 하는 입문자에게 최선의 책이라고 말하고 싶다.

제목처럼 혼자 공부하면서 책의 코드를 직접 입력하고 결과를 확인할 수 있다. 

수식이 있기는 하지만 부담스럽지 않고, 그림으로 전체 흐름을 설명하기에 이해하기가 쉽다.

비유를 들어가며 머신러닝에 한 발짝씩 다가가기에 지루하지 않다.

개인적인 의견이지만, 이 책이 어렵다고 하면 머신러닝은 배우는 것에 대해 심각하게 고민하기를 바란다. ㅎㅎ

예제는 물론 저자가 직접 동영상 강의를 제공하고 있으며, 

커뮤니티를 통해 언제든지 질문에 대한 답변을 받을 수 있는 것도 큰 장점이라고 생각한다.

책의 구성은 인공지능과 머신러닝의 역사, 데이터 처리, 대표적인 지도 학습 알고리즘(회귀, 분류, 트리), 

비지도 학습, 딥러닝(ANN, CNN, RNN)을 다루고 있다.

먼저 이론을 설명하고 실습으로 결과를 확인한다. 

각 단락의 끝에는 마무리로 키워드 핵심 포인트와 확인 문제가 있다. 확인 문제 푸는 것도 재미가 쏠쏠하다. 

물론 책 마무리에 정답이 있다는 것은 공공연한 비밀

실습 과정에서는 코드 설명과 함께 저자의 경험과 머신 러닝 컨벤션, 코딩 규칙을 설명해 주는 부분이 매우 좋았다.

파이썬 라이브러리를 기반으로 하고 있으며, 코랩 환경에서 모든 예제는 실행할 수 있다.

이 책을 읽고 예제를 모두 실행하면, 파이썬의 기본 문법과 넘파이, 판다스, 사이킷런, 텐서플로,

케라스에 대해서도 알 수 있게 되는 것은 덤이라고 할까? ^^

지금도 그렇지만, 머신 러닝 분야는 향후가 더 기대되는 영역이다.

서점에서도 수많은 책이 존재하지만, 쉽게 다가가기 힘든 것도 사실이다. 

독학으로 공부하다가 실패를 맛본 분들이라면 이 책으로 다시 시작하면서 반드시 돌파구를 마련하게 될 것이라 확신한다.

저자도 얘기하지만, 이 책은 시작이다. 그동안의 좌절은 잊어버리고, 새롭게 머신 러닝의 세계로 함께 나갔으면 좋겠다.

그런데도 혼자 하기 힘들다면 '혼공학습단'을 신청하여 기수 동기들과 혼공족장님과 같이 하는 것도

좋은 동기 부여가 될 것이다.

공부하려는 의지만 있다면 여러분을 방해하는 것은 아무것도 없을 것입니다. 이 책을 다 읽은 것에 만족하지 말고 더 넓은 머신러닝 세계로 나가 보세요. ... 결코 후회하지 않을 것입니다.

개념에 대한 상세한 설명과 유튜브 강의로 머신러닝, 딥러닝에 대하여 쉽게 이해하고 공부할 수 있는 책이었습니다.

"혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝" 책을 년 초에 구입하고 읽지 못하고 있다가 이번에 혼공학습단 6기가 있어서 신청하고 읽어보고 머신러닝을 학습하게 되었다. 

​

머신러닝, 덥러닝은 우선 학습하기가 어려운것 같다. 어려운 개념과 그리고 수학공식등 학습하기에 어려운 분야라고 생각한다.  

정말 수학공식은 참 어려운것 같다. 

우선 "혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝"도 쉽지는 않다고 생각한다. 그러나 다른 책과는 다르게 각 단원의 예제와 그리고 해결 방법 접근방식은 현실적이고 그리고 반복적인 학습을 통해 쉽게 읽혀지는 책이라고 생각한다. ( Youtube 강의의 "지난시간에")

그리고 해당 책과 youtube 강의와 같이 학습을 해보니 그래도 쉽게 학습을 할 수 있었던것 같다. 

마지막까지 해당책을 읽게 된 거는 혼공학습단도 큰 기여를 한것 같다. 1주에 1 Chapter~2 Chapter 씩 자기주도학습 범위가 있으니 어떻게든 책과 youtube 영상을 보면서 학습을 할 수 있었고 해당 방법을 통해 쉽지않은 분야의 책을 읽게 된거는 좋은 경험이었던것 같다. 

이 책의 장점은 
1. 학습 로드맵 : 학습 로드맵을 통해 전체적인 학습 방향 및 내용을 확인가능 
2. 쉬운 예제 : 회사 업무와 같은 접근방식 과 해결방법을 도출
3. 마무리, 확인문제  : 최종 학습내용 , 주제정리 가능 
4. youtube 강의 : 반복학습, 중요점 체크가능 
5. 혼공단(혼공학습단) : 학습동기 부여 

이라고 생각한다. 해당 장점은 다른 책에서는 없는 면인데 이런 장점으로 인해  "혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝" 책 한권을 마지막까지 읽게 된것이라고 생각한다. 

​다른 사람도 공부하기 어렵다면 youtube 강의와 혼공학습단을 통해 책을 읽어보면서 공부를 하기를 추천해본다. 다른사람을 통해 자극도 되고 마지막까지 읽을수 있는 자극이 된다고 생각한다. 

​머신러닝 학습하기에 어렵다면 우선 이 책  "혼자 공부하는 머신러닝+ 딥러닝" 을 추천해 본다.  

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.

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.

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.



혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 표지

 





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.

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.

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....



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인공지능 공부가 정말 처음일때

어려운 수식에 지쳤을 때

쉬운 그림과 실전 예제로 공부하고 싶을 때

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (박해선 지음)

​

또다시 혼자 공부하는 시리즈가 나타났다!!

​

입문자도 끝까지 읽을 수 있는 직관적인 머신러닝, 딥러닝 입문서

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[혼공머신]7단계 길잡이

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

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학습 로드맵

나의 첫 머신러닝

데이터 다루기

회귀 알고리즘과 모델 규제

다양한 분류 알고리즘

트리 알고리즘

비지도 학습

딥러닝을 시작합니다

이미지를 위한 인공신경망

텍스트를 위한 인공신경망

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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.

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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

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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. 

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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. 

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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. 

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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. 

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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.

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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!

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, 이 기술로 활용해 이전 부터 체스에서 여러번 기술시도를 하였다. 머신러닝을 사회적으로 각인 시키는 계기가 알파고를 통해 가능성을 많이 열어 주었고 이 기술 자체로는 러닝커브가 심한 것은 누구나 알고 있다. 수 많은 학회의 논술과 기업의 참여로 인하여 하루에도 몇개씩 쏟아지는 논문이 많고 이 기술을 활용도는 아직은 초기 단계이나 사람의 얼굴 인식이나, AI 면접관, 음성인식 기술이 점차 발전함에 따라 세상은 점점 변화하는 것 같다. 이러한 기술에 한발짝 다가 서고싶어 이책을 읽어 보았고, 이책은 정말 기초부터 설명을 해 준 책이며, 기존 핸즈온 책들을 보면 그림이 많이 없고 딱딱한 책들이 많았다면 이책은 이해하기 쉽게 그림도 있고 가장 큰 장점인 유투브 강의가 있다는 것이 가장 좋았다. 머신러닝 + 딥러닝을 하기위해 기초를 닭고 용어와 흐름을 이해하고 싶다면 꼭 이책으로 시작해 봤으면 좋겠다. 이번 계기로 좀더 공부를 할 수 있는 원동력을 준 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!



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.



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

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>은 ‘인공지능 공부가 정말 처음일 때, 어려운 수식에 지쳤을 때, 쉬운 그림과 실전 예제로 공부하고 싶을때’라는 표지의 문구가 끌렸다. 이번엔 이해할 수 있을 것이란‘근거 없는 자신감’이 생겼다.

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

<혼공머신>은파이썬, 사이킷런 등 라이브러리를 설치하지 않고 네트워크에 연결된 컴퓨터와 ‘구글 코렙’을 통해 실습하도록 안내하고 있다. 구글 코렙에서 작성한 ‘노트북’은구글 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.

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.(7쪽)

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