말이 필요한가요? - 알고리즘 구현으로 배우는 선형대수

알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬 - 행렬의 기초부터 텐서를 활용한 머신러닝과 딥러닝 적용까지
장철원 지음 / 비제이퍼블릭 / 2021년 12월

이 글은 출판사에게 책을 제공받아 작성하였습니다.

장철원님의 전작 [선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 보신분이라면 아시겠지만, 뭐 말이 필요합니까?

그냥 사세요. 너무 광고 같나? 전 출판사에게 책을 받더라도 별로면 그냥 별로다 라고 얘기하는 편(물론 받은만큼 엄청 세게까지는 아니지만... 그래도 나름 얘기하는 편)입니다.

장철원님의 책은 그냥 묻지도 따지지도 않고 사서 보시면 됩니다.

물론 대학원을 준비할정도의 선형대수에 대해 깊이 알고 싶다는 분은 이 책이 아니라 구글에 선형대수 대학원을 검색해서 이론적 지식을 쌓아야죠. 계산연습도 엄청해야하고.

그런데 그게 아니라면, 어느정도 머신러닝을 이해하고 싶긴 한데, 선형대수가 너무 어렵다면 이 정도 수준으로 시작해보시면 어떨까 싶어요. 물론 여기에도 전제가 있습니다. 고등학교 행렬, 정사영 등 고등학교 수준의 수학에 대해서 익숙하다는 가정입니다. 책에서는 행렬의 정의, 연산, 성질 등 매우 기초적인 부분부터 다루지만, 고등학교 수학을 설명하기 위한 책이 아니기 때문에 만약 고등학교 수학 수준이 낯설다면 이 책은 적합하지 않을거 같습니다. 고등학교 강의는 좋은 무료 강의들이 많으니까 공부하면 될거 같습니다.

사실 선형대수를 엄청 많이 공부해야 하나? 라는 의문에 대해서 그렇게 필요 없을 수 없다는 대답이 대다수일겁니다. ML/DL알고리즘의 대부분은 이미 구현되어있고, 라이브러리도 이미 너무 잘 되어있습니다.

사실 가져다 잘 쓰기만 해도 됩니다. 

근데, 가끔 뭔가 왜 그러지? 원리가 뭐지? 하고 그냥 궁금해지는 시기가 있을 수 있으니까. 혹은 논문 좀 볼까? 해보니까 선형대수로 된 수식이 쭉 나와있으면 '아 이 길은 내가 갈길이 아니군'하고 논문 파일을 닫을 때. 그런 때를 대비하면 좋을거라고 생각합니다.

그리고 무엇보다 직관을 키워주기에 우리가 공부해야하지 않을까 싶습니다.

위에서 말했듯이 세부 알고리즘은 이미 훌륭한 개발자분들이 다 구현해주셨습니다. 하지만 상황에 따라 어떤 걸 써야 하고 왜 그런지 설득하는 과정에서 수학적으로 생각을 미리 해놓으면 바로 직관에 따라 접근할 수 있다는 것이죠.

그런 점에서 이 책은 이런 직관을 키우는데 도움이 될거라고 생각합니다.