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파이썬 넘파이 - 딥러닝 머신러닝을 위한
문용준.문성혁 지음 / 잇플ITPLE / 2020년 6월
평점 : 
대한민국도 코딩을 정규교육과정에 도입하면서 코딩은 누구나 알아야 하는 시대라는 것을 실감할 수 있습니다. 초등학생과 같이 그림을 이용하는 블록코딩 단계를 넘어서 본격적인 코딩을 시작하는 단계에서는 많은 분들이 파이썬을
선택하고 있습니다. 파이썬이 많이 선택되는 이유는 여러 가지가 있겠지만, 그 중의 하나가 인공지능 시대에 필요한 머신러닝이나 딥러닝을 구현할 수 있으면서도 배우기 쉽기 때문일 것입니다. 특히, 머신러닝이나 딥러닝의 프로그래밍에는 기하과 벡터와 같은 복잡한
수식을 구현하여야 하는데, 파이썬에서는 이러한 수식을 쉽게 사용할 수 있는 Numpy 모듈을 제공하고 있습니다.
책에서는 총 13 챕터로 구성되어 넘파이 모듈이 무엇인지에 대한 설명을
시작으로 다차원의 시작인 벡터, 행렬의 기본개념에서 점점 복잡한 수식 처리방식을 알려주고 있습니다. 우리는 학창시절에 벡터나 행렬의 개념을 통해 x,y,z 방향으로
확대하는 다차원 개념을 배웠다는 것을 기억할 것입니다. 인공지능에 사용하는 머신러닝과 딥러닝도 이를
확장한 텐서를 주로 사용하고 있기 때문에 다차원 데이터 분석에 필요한 배열구조를 이해하여야 합니다. 따라서, 이 책에서는 넘파이 모듈의 배열 개념을 먼저 이해하고 이에 필요한 다양한 수학적 처리 방식을 단계적으로 설명하고
있기 때문에 수학적 지식과 함께 공부할 수 있을 것입니다.
도서관에서 책들을 분류하는 코드가 있어서 책을 찾을 때 편리함을 느꼈을 것입니다. 파이썬의 리스트를 순차적으로 관리하기 위한 배열구조의 관리가 중요하며, 이러한
순서 정보를 인덱스라고 합니다. 단순한 배열구조에서 다차원 배열구조에 대한 설명을 통해 넘파이의 배열구조나
배열 원소 찾기 등의 기본 지식을 알 수 있습니다. 본론에서는 대부분의 개념을 몇 개의 예제를 프로그래밍
하는 과정을 통해 설명하고 있습니다. 특히, 인공지능이 모든
것을 학습할 수 있다는 생각을 해 본다면, 숫자 뿐만 아니라 문자 자료형의 처리 방법을 잘 이해하는
것이 필요할 것입니다. 개인적으로 자료형 클래스를 만드는 dtype 에
대한 부분이 도움이 많이 되었습니다.
책의 설명을 이해하기 위해서는 파이썬을 어느 정도 이해할 수 있는 지식이 필요하므로, 처음 파이썬을 하시는 분들 보다는 기본적인 사용법을 하실 수 있으면서 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 최고의
책이라고 생각합니다. 수학 공부할 때도 어려움을 주었던 선형대수나 통계와 같은 학문을 파이썬과 함께
쉽게 배우고 이해할 수 있다는 신기한 경험을 할 수 있을 것으로 기대합니다. :)