'Hello Coding 그림으로 개념을 이해하는 알고리즘' 이라는 책을 읽었습니다.
'쉽고, 재미있게, 끝까지'라는 슬로건에서도 알 수 있듯이, 로드맵도 친절하게 그림으로 그려 주셨어요~
초보자들도 쉽게 따라할 수 있도록 애쓴 흔적이 보이네요~
상세한 이미지와 함께 소스 코드도 자세히 나와 있어요,
소스 코드는 '부록/예제 소스' 탭에서 다운 받을 수 있죠.
이게 얼마만인가요?
정보처리기사 공부하느라 자료구조론 책을 몇권씩 독파하던 기억이 납니다.
이진 탐색, 퀵 정렬, 해시 테이블, 스택, 큐 등 새삼스럽게 옛날 기억이 떠오르네요~
그때 공부했던 여러 권의 책에도, 이렇게 예쁜 그림이 곁들여진 설명이 있었던들 그렇게 지루하게만 느껴지지 않았을텐데
그때는 왜 그런 생각을 못했던걸까요?
이전 까지는 워밍업(?) 단계였고, 6장 부터는 그래프등 슬슬 통계학적 기법이 나오기 시작하네요~
KNN 알고리즘이 항간에 처음 소개 됐을 때는 획기적이었죠?
모 영화 추천 앱에서 이 알고리즘을 사용했다나요?
이 알고리즘은 처음 사용자에게는 적용할 데이터가 없는게 헛점이지만...
저도 머신러닝을 배우기위해, 몇 년전 스탠포드대의 앤드류 응 교수의 강의를 듣고 좌절했던 기억이 문득 떠오르네요~
대학 다닐 때 수학 공부 좀 더 열심히 할걸 그랬다는 생각이 들어요.
하지만 예제를 곁들인 친절한 설명이 초보자도 쉽게 따라할 수 있게 되어 있어요.
'오렌지와 자몽 분류하기'를 보시면, 추천 시스템이 어떻게 만들어 지는지 한 눈에 아실 수 있습니다.
처음에는 추천 시스템이 상당히 신기했었는데, 알고 보면 별게 아니죠?
빅데이터나 인공 지능을 공부하시려는 분들은 꼭 짚고 넘어가야할 개념이죠~
'추천 시스템 만들기'나 '회귀 분석'은 전문가들이 보기에도 손색이 없는 내용인것 같습니다.
여러분이 쇼핑몰에서 물건을 살 때, 추천 시스템이 작동하는 데는 다 이런 알고리즘이 베이스가 될 거예요~
'맵 리듀스'는 '몽고'라는 데이터베이스 교육에서 처음 접하고 상당히 신기했습니다.
'NO SQL'아라는 것을 사용하는데 아무리 많은 데이터도 순식간에 실행해서, 일반 SQL만 사용해본 저로서는 그야말로 신세계였죠~
이외에 앞으로 더 공부해야 할 것에 대한 가이드도 제시하고 있네요.
위 그림은 본문에 나오는 내용인데요,
자칫 딱딱할 수 있는 알고리즘에 대한 내용을 손그림으로 부드럽게 풀어가는 모습이 마음에 들었습니다.
< 총평>
1. 초보자라면 1장에서부터 5장까지만 마스터해도 어디가서 전문가 소리 들을 겁니다.
2. 2단계로는 6장에서 9장까지 도전해 보세요~
통계학에 대한 기초가 다져질 겁니다. 빅데이터 같은 데이터 과학자를 꿈꾸는 어린 꿈나무들은 꼭 짚고 넘어가야겠죠?
3. 10장부터는 '머신 러닝' 같은 인공지능 분야에 진출하실 분들을 위해 추천합니다.
앞으로 관심 분야에 따라 무엇을 더 보강해야할지를 제시해 줄 거예요~
이처럼 3단계 목표를 정하고 책에 있는 내용을 따라해 보시면,
'쉽게, 재미있게, 끝까지' 슬로건 처럼 어느새 정상에 서있는 여러분의 모습을 보시게 될 겁니다.
여러분도 한번 도전해 보세요~
이 책은 초보자 뿐만 아니라, 전문가들도 다시 한번 복습할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 좋은 것 같아요.