예제로 배우는 자연어 처리 기초 - NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석 ㅣ 에이콘 데이터 과학 시리즈
쇼홈 고시.드와이트 거닝 지음, 김창엽.최민환 옮김 / 에이콘출판 / 2020년 3월
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별 하나도 아깝습니다. 왠만하면 그냥 원서 읽으세요. 그리고 제발 이 책의 번역자들은 다시는 번역하지 마세요. 이런 번역이 엉망인 책을 출판한 번역자나 출판사 모두의 용기가 놀라울 뿐입니다. 읽다가 도저히 못 읽겠어서 원서 다시 주문했습니다.

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한국어 임베딩 - 자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결 Word2Vec에서 ELMo, BERT까지 ㅣ 에이콘 데이터 과학 시리즈
이기창 지음, NAVER Chatbot model 감수 / 에이콘출판 / 2019년 9월
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앙꼬없는 찐빵!! 한국어를 어떻게 처리하는지 궁금해서 샀는데 정작 그 내용은 진짜 짧고 부실하다. 기계학습 내용 또한 부실해서 저자가 무슨 의도로, 무슨 책을 써야하는지 잘 몰랐던 게 아닌가 싶다. 텍스트 기반 기계학습이나 NLP가 궁금하다면 다른 책을 사보길


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알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문 ㅣ 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 2
김의중 지음 / 위키북스 / 2016년 7월
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왠 인공지능에서 이렇게도 몰라도 상관없는 역사적 설명이 많은지. 정작 알고리즘에 대한 설명은 별로다. 다른 인공지능이나 머신러닝에 대한 책을 추천한다. 이 책은 아니다.

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처음 배우는 머신러닝 - 기초부터 모델링.실전 예제.문제 해결까지
김승연.정용주 지음 / 한빛미디어 / 2017년 10월
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만약 미국서 영어로 출판되었다면 대박이 났을 책입니다. 한국책이란 게 안타까울 정도로 내용도, 실습문제도 다 좋습니다. 대학교재로 쓰려고 살펴보니 학부수준으로 좀 어려울 것 같고, 대학원 교재로 아주 좋을 것 같습니다. 머신러닝 책 중 한국 책으로는 최고네요.

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리눅스 프로그래밍 기초 - 시스템 호출, 라이브러리 함수별 실습 ㅣ IT Cookbook 한빛 교재 시리즈 61
최태영 외 지음 / 한빛아카데미(교재) / 2015년 8월
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현재 대학에서 이 책을 교재로 수업을 진행하고 있습니다. 여러 작가가 쓴 책이라서 챕터마다 편차가 너무 큽니다. 예를 들어 프로세스에 관련된 부분은 예제나 설명 모두 좋지만, 그 외의 부분은 다른 교재를 참조하지 않으면 수업 진행하기 힘들 정도입니다. 특히 시그널 파트는 최악입니다.

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