[All-in-One, 말 그대로의 교과서]

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 - 최신 넘파이, 사이킷런, 텐서플로 2로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘과 GAN, 강화 학습!, 개정3판
세바스찬 라시카.바히드 미자리리 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2021년 3월

[길벗 개발자 도서 작성 리뷰를 위해 책을 제공받아 작성된 서평입니다.]
도서는 제공받았으나 리뷰는 객관적으로 작성하였습니다.

[All-in-One, 말 그대로의 교과서]

머신러닝, 딥러닝에 대한 세간의 관심이 뜨겁습니다. 관심을 반영하듯 서점 서대 세로줄 한 칸을 머신러닝 책으로 채워도 빽빽할 만큼 많은 도서가 나와있기도 합니다. 굉장히 많은 종류의 책이 머신러닝, 딥러닝을 공부하는 사람들을 위한 안내서로 나와있는 상황입니다. 가히 머신러닝 입문서의 춘추전국시대라고도 할 수 있겠습니다. "머신러닝 교과서" 라는 한국어 제목으로 출간된 본 도서는 춘추전국시대에 말 그대로 "교과서"로 자리매김 할 수 있는 도서라고 생각합니다.

[엄청난 분량]

일단 분량이 엄청납니다. 책의 두께를 직접 보시면 더욱 느끼실 수 있겠지만 상당히 많은 내용을 다루고 있음을 알 수 있습니다. 실제로도 머신러닝 기초부터 딥러닝까지 많은 내용에 대해서 전반적으로 다루고 있습니다.

안에 담긴 내용도 풍부합니다. 개인적으로 인상깊었던 목차는 9장과 18장이었습니다. 9장은 이전까지 구현한 머신러닝 모델을 웹 어플리케이션으로 배포하는 일련의 과정을 담고 있는데요. 다른 머신러닝 기본서에서는 모델링에 대한 내용만 담고 있고 이를 어떻게 보여줄 지에 대한 내용을 담고 있지 않은 경우가 많습니다. 책에서는 플라스크와 SQLite, Pythonanywhere를 사용하여 모델의 결과를 웹에 게시하는 일련의 프로세스까지 제시하고 있습니다.
18장은 강화학습과 관련된 내용입니다. 강화학습 역시 중요한 부분임에도 쉽지 않은 내용 때문에 대부분의 기본서에서 다루지 않는 경우가 많은 것 같습니다. 물론 책에서 제시하는 강화학습 관련 내용이 깊지는 않으며 제대로 공부하고자 한다면 강화학습 만을 다루고 있는 책을 사는 것을 추천합니다. 하지만, 처음 공부하는 사람들에게 강화학습이 무엇이며 어떤 기준으로 학습이 진행되는 지에 대한 기본 정보를 알려주는 것은 '교과서'가 해야할 일이라고 생각합니다. 책을 통해 공부하면서 이런 점이 굉장히 인상깊었습니다.

[자세한 설명]

자세한 설명은 이전에 나와있던 1판에서도 강조되었고 좋다고 생각했던 부분입니다. 우선, 믿고 보는 역자분의 노력 덕분에 번역이 상당히 깔끔합니다. 번역투의 문장이 거의 없고 읽으면서도 번역 때문에 걸리적거리는 부분이 없었습니다.

게다가 각종 도식과 주석이 빼곡히 자리잡고 있습니다. 특히 주석의 경우 1판보다도 훨씬 더 보강되어 있어 어떤 코드에서 흐름을 놓치더라도 주석을 참고하면 이해할 수 있도록 되어있습니다. 실제로 예제 코드를 따라서 작성하다 보면 흐름을 놓치고 책의 코드를 복붙하고 있는 자신을 발견하는 경우가 많은데요. 한 줄, 한 줄 자세히 작성된 주석 덕분에 해당 코드가 작성된 사고 흐름을 놓치지 않을 수 있었습니다.

[같이 오는 부가(?) 서비스!]

본 책은 동영상 강의와 질의응답 오픈 채팅방도 운영하고 있는데요. 동영상 강의도 강의지만 오픈 채팅방이 있다는 점이 굉장히 신선하고 좋았습니다. 머신러닝을 공부하면서 어딘가에 질문을 하고 답변을 받기가 쉽지 않은데요. 책 내용에 대해서 직접 물어볼 수 있는 소통 채널이 있다는 점에서 처음 공부하는 사람들, 개념에 대해서 부족한 부분을 질문으로 채우고자 하는 사람들에게 굉장히 좋다는 생각을 했습니다.