미국식 머신러닝 교과서

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 - Python Machine Learning 2/E : Numpy, scikit-learn 0.2x, TensorFlow 2.x로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘
세바스찬 라시카.바히드 미자리리 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2019년 5월

[미국식 머신러닝 교과서]

왠만한 전공수업 때 미국식 교과서를 보신 분이라면 아시겠지만, 미국식 교과서는 한국식 교과서와는 다르게 구성이 된 경우가 많다. 한국 교과서에서는 맨 뒤에 있는 부분이 앞 부분에 오기도 하고, 반대로 한국 교과서에서는 맨 앞에 설명하는 부분이 맨 뒤에 가기도 한다. 그렇기 때문에 가끔 미국 교과서를 보다보면 갈피가 잘 잡히지 않아 교수님들께서 가이드를 주셨는데 그렇게 가이드를 주신 교수님들은 정말 고마운 존재였다.

이 책을 봤을 때 그런 느낌이었다. 머신러닝 교과서라고 해서 펼쳐봤는데 처음부터 퍼셉트론이 나와있어서(물론 퍼셉트론이 기본내용이라는 건 안다) 흐헙... 하며 당황했다. 만약 정말로 머신러닝에 대해서 모르는 사람이라면 이런 구성에 당황하고 머신러닝을 포기할 지도 모르겠다. 그렇지만 당황하지 말고 이 책은 약간 이미 조금은 아는 사람을 위한 교과서라고 생각하면 된다.

내 생각엔 [파이썬 머신러닝 완벽가이드]라는 책을 본 뒤에 이 책을 보면 복습 겸 응용이 잘 될거 같다는 생각이 든다. 출판사에서 책을 받아 서평을 쓰는데 다른 출판사의 책을 언급해서 죄송하긴 하지만, 무튼 처음 보는 분들은 매우 낯설어할 수 있다는 점이 있기 때문에 언급했다.

낯설긴 하지만, 책은 칼라풀하게 인쇄가 되어 있고(기술서적에서 이건 정말 중요한 요소다) 설명도 상세히 잘 되어 있다. 코드도 잘 적혀있고 말 그대로 '교과서'적이다. 주석도 잘 달려 있고.

그런데 수식이 약간 무섭게(?!) 적혀있어서 만약 혼자 독학하시는 분이 이 책을 잡으시면 수식을 보고 도망치실 거 같으니 혼자 독학하기 보다는 강의를 듣거나 아니면 스터디를 구성하시는걸 추천드리고 싶다. 나도 수학을 좋아하긴 하지만 이해가 안되는 수학을 붙잡고 있으면 그거만큼 괴로운게 없다. 반대로 이해가 되고 의미를 알게 되고 수학적 아름다움을 느끼면 그것만큼 재미있을 때가 없고 말이다.

특정 분야보다는 전반적인 머신러닝과 딥러닝의 개념이 담겨 있으므로, 너무 욕심부리지 않고 천천히 본다면 재미있을 듯 하다. 왠지 기대된다.

이 책은 길벗 IT전문서 출판사에서 제공받은 책을 리뷰하였습니다. 좋은 책 선물해주셔서 감사합니다!

출처: https://ugong2san.tistory.com/2020 [UGONG2SAN]