2장의 내용만으로도, 이 책을 구입할만한 가치가 있다. ‘ㅅ‘)

핸즈온 머신러닝 - 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
오렐리앙 제롱 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 4월

이 책은 아마존 도서 인공지능 분야 1위 어쩌구 저쩌구! 하는 현란한 카피와 함께 

페이스북 피드에 겁나 자주 보이는, 요즘 한빛미디어가 엄청 밀고 있는 책이다. 'ㅅ') 

마치 x이버 댓글 매크로 돌린 것 마냥 폭발적인 수의 댓글이 그 피드에 달리고 있는 요즘 핫한 그 도서.

본인은 데이터 과학, 통계, 머신러닝에 이제 막 관심이 생겨 두루두루 관련 지식들을 둘러 보고 있는 Front-end 개발자이다. 

지난 몇 주간 통계 관련 도서를 살펴 보면서 분산, 표준편차, 공분산, 상관계수 등의 용어들과 공식을 익혀가는 도중에 이 책을 접하게 된거임. 'ㅅ') 

이 도서에서 소개하고 있는 사이킷런은 다양한 알고리즘을 구현하고 있는 라이브러리라고 하는데, 본인도 이 도서를 살펴보면서 처음 알게 되었다. '파이썬 라이브러리를 활용한  머신러닝' 도서에서도 사이킷런 라이브러리를 다루고 있다고 하니, 관심자 분들은 이 도서도 참고해보시는게 좋을 듯. // 'ㅅ') 알고보니 두 책을 번역하신 분이 동일 인물.

본인 같은 데이터 과학, 머신러닝 입문자 입장에서는 2장의 내용이 신의 한수이다. 'ㅅ')!
이 장의 내용만으로도 이 책의 구매 가치는 충분하다. 데이터셋에서 시작해서, 데이터 편집, 시각화, 학습, 검증, 튜닝 등의 전체 프로세스 구축을 위한 흐름을 보여준다. // 당신이 후라이드/양념 반반 치킨 2마리를 먹을 돈이면, 이 책을 얻을 수 있는 것이다. 당신은 치킨이 고픈가 지식이 고픈가 'ㅅ') 물론 나는 둘 다 고픔.

전반적으로 파이썬 언어를 사용하는 프로그래밍 환경에서 실습할 수 있는 코드들을 소개하며, part 1 에서는 지도, 비지도, 준지도 학습의 알고리즘 중 몇 가지를 (매우) 세부적으로 다루고, 이 과정에서 사이킷런 라이브러리의 사용법을 소개하고 있다. 

part 2 에서는 텐서플로와 인공 신경망에 관해 다루고 있는데, 펜서플로 자체에 대한 설명은 길지 않으나 12장의 주제인  '다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로' 는 다른 도서에서 찾아 보기 어려운 내용을 소개하고 있다. 또한, 신경망 자체에 대해서는 이론부터 사이킷런과 텐서플로를 이용하여 그를 다루는 방법들을 자세히 설명하고 있는데, 당신은 분명히 이 챕터에서 등장하는 수학 공식 난무를 맞고 처참히 쓰러져가는 자신의 모자란 수학 능력에 자괴하게 될 것이다. // 수학 능력 시험과 아무런 관련도 없고 말이지 'ㅅ')a 긁적.

이 책은 671p 에 달하는 볼륨으로, 단시간에 소화할 수는 없는 책이다. 
딥러닝, 머신러닝 입문자가 계속해서 참고하며 살펴보는, 마치 수학의 정석 책 마냥 한번 구입해서 책장에 꽂아두고 마르고 닳도록 꺼내 보는 그러한 책인 것이다. 

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