페이스북 tensorflow 모임에만 매일 10-20개 새소식과 뉴스들이 올라오고 있다. 수준들과 분야들이 너무 다양해서 내게 맞는 글을 선별하는 것도 쉽지 않을 정도다. 최신 업데이트는 그렇게 줏어 들을 수 있지만, 기본은, 아무래도, 책이 편한 거 같다. 가르쳐주는 사람이나 현업이 아닌 경우는, 여러번 읽고 자기 말로 정리하는 과정을 거쳐 익숙해지고 조금씩 느는 느낌도 생기는 거 같다. 가끔씩 세미나나 프로젝트를 참여해서 보충을 하면 금상첨화인거 같다.
최근에 반복해서 본 책은 Marsland의 <알고리즘 중심의 머신러닝 가이드>다.
반갑게도, 이 책은 거의 Bishop 의 머신러닝 책의 동무(companion)이다. 물리학자인 Bishop의 머신러닝 소개는 알차고 분명하고 깔끔하지만, 공학이나 컴퓨터공학의 배경지식이 아주 넘치지는 않는거 같다. Bishop이 머신러닝 전반에 필요한 형식적 체계를 잘 잡고, 필요한 깊이의 수학 내용을 깔끔하게 잡아내 설명하는데 비하여, Marsland는 컴퓨터 전공자 답게 이쪽 분야 어휘의 기원 부터 어떤 공학적인 아이디어를 입체적으로 능숙하게 설명해준다. 머신러닝에 필요한 수많은 분야에서 잘 취합해, 부드럽게 설명해서, 그 후로 Bishop의 이론에 들어가면 낯설지 않게 공부할 수 있게 도움을 준다. 그리고 파이썬으로 각 머신러닝 분야를 구현하고 있어서 좋다. Bishop 책에서 수식이나 그림으로 잘 감이 오지 않을 때, Marsland의 컴퓨터 관점의 그림이 도움일 될 때가 많았다. 실제로, Marsland가 각 장마다 빈번히 인용하는게 Bishop의 책이기도 하다.
Bishop 책에 잘 안나오는 최적화(머신러닝에 잘 안나오는 공학최적화)관점이나 알고리즘(탐색같은)관점에서 설명을 할 때면 참신하다 싶기도 했다.
그 외 이론 설명은 최소로 하고, 수치로된 데이타를 가지고 파이썬으로 뉴럴네트워크를 구현할 기회를 주는 책도 재밌었다.
다만, 아쉬운 점은 번역이다. Marsland 책에 담긴 내용이 손상받을 만큼 큰 오역은 없어 보이지만, 번역훈련을 좀 받지 못한 번역자의 번역이라는 인상이다. 머신러닝 배경지식이 있으신 분이 보기에는 문제가 없지만, 처음 참여하는 분이라면 번역이 명확해 보이지 않을 거 같다.
책이 다루는 분야가 넓다 보니까 낯설고 어려운 분야에서는 어미, 조사 같은 거외에도 내용도 약간 얼버무린 느낌이 있다. 그래도 전반적으로 별 5개 만점에 3.8 는 되는 거 같다.