파이썬으로 머신러닝을 실전 예제를 통해 심도있게 배울수 있는 책

예제로 배우는 파이썬 머신러닝 - 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로 만들면서 배우는 다양한 인공지능 시스템, 제3판 ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 40
위시 (헤이든) 류 지음, 구정회 옮김 / 제이펍 / 2022년 8월

다양한 머신러닝 모델을 다양한 예제를 통해서 배울 수 있는 책이다. 수많은 머신러닝 관련된 책들이 나와 있으나

이책의 장점은 예제수준이 실제 실무에 사용할 수 있을 정도로 난이도 가 있는 예제를 사용하고 있다. 영화 추천 엔진 구축, 얼굴 인식, 온라인 광고 클릭률 예측, 테라바이틑 규모의 클릭 로그 예측, 20개 뉴스그룹 데이터세 분석 등의 실전에서 사용할 만한 예제들로 머신러닝 모델을 적용하고 있다. 그리고 머신러닝을 할때 대규모 데이터를 이용하여 학습하는 경우가 많은데 이럴때 대규모 데이터를 처리하는 것이 상당히 어려울 수 있다. 이책은 이러한 대규모 데이터 처리를 위한 아파치 스파크를 활용하는 것을 보여주고 있다. 이 부분이 다른 책들과는 차별화된 좋은 점이다. 스파크 설치 및 이를 활용하여 머신러닝을 구축하고 테스트 하는 과정을 상세히 보여주고 있다. 

또한 머신러닝 모범사례라는 장을 통해서 머신러닝 솔루션 워크 플로우를 제시하여 머신러닝을 구현하는 일련의 절차를 알려주고 있고 각 단계별 모범 사례를 제시하여 머신러닝 모델 구축 시 어떤 점에서 주의해야하고 머신러닝 모델의 예측력을 높이기 위한 좋은 팁을 알려주고 있다. 

총 14장으로 구성되어 있다. 

각 장은 머신러닝에 대한 기본적인 개념을 그림과 수식을 통해서 서술하고 있고 이를 파이썬 코드로 구현하는 것을 하나하나 자세히 보여주고 있어서 초보자들도 따라하기 쉽게 되어 있다. 다만 코드에 대한 자세한 설명이 약간 부족하므로 파이썬 문법에 대한 지식이 어느정도 있어야 한다. 그리고 jupyter 노트북이나 vscode를 통해서 코드를 작성한 것이 아니고 파이썬 인터프리터로 코드를 작성하고 있어 가독성이나 생산성이 약간 떨어질 수 있다. 

jupyter 노트북이나 vscode와 같은 툴을 통해서 코드를 작성하는 것이 디버그할때도 좋으므로 이를 활용하여 코드를 작성했으면 하는 아쉬움이 있다. 그러나 그 이외에는 실무에서 사용할 만한 예제를 가지고 직접 코드를 작성한 것이이서 도움이 될 만한 내용이 많아 언제든 활용할 수 있는 책이다.