개발자를 위한 머신러닝 가이드

코드로 배우는 인공지능 - 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 34
장리커.판후이 지음, 김태헌 옮김 / 제이펍 / 2021년 11월

`개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북!`

`개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI`

정말 감각적인 표지 디자인과 함께

이 책의 정체성을 그대로 보여주고 있는 부제목들이다.

정말 따끈따끈한 ... 신간 서적이다 !!

개인적으로는 첫 중국 출신 지은이들의 책이다.

텐센트와 알리바바 소속 지은이들의 서적이라니... 기대가 되기도 하고, 궁금하기도 하였다.

차례를 보는 순간

`아! 정말 개발자들의 시각에서 씌여진 책이구나!`

라는 것을 느낄 수 있었다.

"머신러닝의 Hellow World"

그렇지! 개발자라면 `Hello World`로 시작해야지!!!

베타리더들의 코멘트를 봐도 알 수 있겠지만

이 책은 이론 보다는 실습 위주의 학습을 하기 위한 독자들에게 적합하다.

그렇다고 해서, 이론적인 설명이 아예 없는 것도 아니다.

정말 꼭 알아야 하는 내용을 정말 깔끔하게 잘 정리해서 설명해주고 있다.

개인적으로 머신러닝/딥러닝을 공부하면서 이런식으로 예시를 보여주는 것은 처음 보았다.

양수/음수 분류 함수를 케라스를 이용해서 비교 구현을 해보다니 !!!

각 챕터별로 마무리도 깔끔하게 잘 해주고 있다.

그리고 끝까지 개발자의 입장을 놓치지 않고 계속 유지하고 있다.

이 책은 정말 색깔이 확실하다.

개발자가 머신러닝을 공부할 때 좋은 책 !!!

조금 길게 설명하자면,

머신러닝에 대해서 책 한 권 정도는 훑어보았지만

어려운 이론들과 수학적인 설명들로 인해서 좌절을 느낀 개발자들에게

예전에 공부하던 방식으로

머신러닝과 딥러닝을 공부할 수 있도록 가이드해주는

표지가 아주 멋진 책 !!!

깔끔하게 한 권으로 정리된 머신러닝 & 딥러닝

한 권으로 다지는 머신러닝&딥러닝 with 파이썬 - 인공지능 핵심 개념과 사용 사례부터 예제로 살펴보는 애플리케이션 개발 방법까지
알베르토 아르타산체스.프라틱 조시 지음, 여인춘 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 10월

너무나 매력적인 제목의 책이 새로 나왔다.

한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 모두 다진다니... 그것도 파이썬을 이용해서...

목차를 보면 정말 알차게 채워져 있다.

인공지능이 무엇인지에 대한 설명 뿐 아니라,

인공지능이 어디에 쓰이는지 사용 사례까지 소개를 해주고 있다.

딥마인드 팀에서 만든 `알파스타`로 프로게이머를 이긴 이야기도 실려있어서 재미있게 읽었다.

뿐만 아니라 본격적인 머신러닝 & 딥러닝 공부에 있어서도

다른 책에서는 잘 언급하지 않는 `특성 공학`부터 하나의 챕터를 할당해서 알려주고 있다.

편집도 정말 깔끔하지 않은가!?

챕터에 대한 짧은 설명과 함께 학습 목표도 명시적으로 앞에서 소개를 해줘서

무엇을 알아야 하는지 한 번 생각하고 공부를 할 수 있도록 되어있다.

위 사진들을 보면 알겠지만 조금 아쉽게도 이 책은 Grey Scale 이다.

하지만, 정말 친절하게도 이 책에서 사용된 이미지들을 Colored PDF 파일로 공유해주고 있다.

https://static.packt-cdn.com/downloads/9781839219535_ColorImages.pdf

물론, 예제 코드도 제공해준다.

https://git.io/JahHZ

예제 코드에서 조금 아쉬운 점은

솔직히 공부하기에는 Jupyter Notebook 형식으로 제공해주는 것이 편한데... 대부분 Python 파일로 제공을 해주고 있다.

그리고, 별도 주석이 있다던지 하지는 않아서... 좀 아쉽다.

이 책에 대해서 전반적으로 설명을 하자면,

책 제목 그대로 머신러닝과 딥러닝에 대해서 책 한 권으로 정말 깔끔하게 잘 정리된 정성 가득한 책이다.

다만, 너무 넓은 범위의 내용을 책 한 권에 담아내다보니

친절한 설명까지는 기대하면 안되고

깔끔하게 요약된 내용을 보면서 다른 책이나 매체를 통해 좀 더 공부를 보충할 필요는 있어 보인다.

이미 머신러닝과 딥러닝을 공부하고 있는 분들이라면

이 책으로 한 번 정리한다는 느낌으로 공부하기에도 정말 훌륭한 책이 될 것 같다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

파이썬 데이터분석의 교과서

파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 - 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용, 2판
웨스 맥키니 지음, 김영근 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 5월

파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 2판

이번에 보게된 책은

"데이터 분석을 위해 파이썬 라이브러리를 사용하는 방법"을

알려주는 교과서와 같은 유명한 책이다.

교과서와 같은 책이라고 해서

오래된 책이라고 생각할 수도 있는데

오래된 책 맞다.

그렇다고 해서 'out of date' 된 책은 아니다.

제목에도 써있는 것처럼

"2판"으로 나왔기 때문이다.

거기에다가 5쇄까지 찍었다.

유명한 책인 것은 분명하다.

결론적으로 2019년에 2판으로 업데이트 했고

내용은 지금도 유효하다!!!

"학습 환경"

이 책에서 제안하는 학습 환경은

Anaconda 설치해서

IPython 또는 Jupyter Notebook을

사용하는 것이다.

Jupyter Notebook의 근간이 IPython 이라는 것을

처음 알았다 @.@

추가적으로 IDE(통합 개발 환경)를 소개해주기는 하는데,

결국은 IPython 또는 Jupyter Notebook을

사용하는 것을 권장하고 있다.

VSCode(Visual Studio Code) 언급이 없는 것으로 보아

2019년 이전에 작성한 책이 맞는 것 같다 ^^

하지만, 공부에는 지장이 없다 !!!

책 내용은

기본 자료형부터 설명을 시작하면서

Numpy와 Pandas를 중심으로

너무나 잘 설명해주고 있다.

책 내용도 훌륭하지만,

코드 예제 데이터는 꼭 찾아보길 바란다.

https://github.com/wesm/pydata-book

단순히 샘플 코드만 있는 것이 아니라

Jupyter Notebook 파일로 제공해주면서

설명하는 내용까지 담겨있다.

최근 많은 분들이 계속 관심을 많이 갖고 있는

Machine Learning, Deep Learning, Big Data 등의

공부를 하게 되면

반드시 거쳐가는 것이 바로

Python 특히, Numpy & Pandas 라이브러리에 대해서

공부를 하게 된다.

이 때, 정말 많은 도움이 될 책으로 추천할 수 있을 것 같다!!!

이 책을 보면서 특히 호감이 들었던 부분이

바로 "Chapter 11. 시계열" 이다.

개인적으로 Python으로 작업하면서

많은 고생을 했던 (즉, 시간을 엄청 많이 빼았겼던)

부분이 바로 "날짜" & "시간" 이었다.

즉, "시계열" 데이터 인데,

이것을 하나의 챕터로 깊게 다뤄주고 있어서

정말 감동했다.

이 책에 대해서 짧게 서평하자면

Python으로 데이터를 다루고 싶은 모든 분들에게 추천하는 책이다.

Numpy, Pandas는 물론이고

기본 내장 데이터형부터 시작해서

고급 데이터 분석까지 차분히 설명해주고 있다.

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

들고다니며 공부하기 좋은 책

파이토치 첫걸음 - 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 ㅣ 머신러닝/딥러닝 첫걸음 시리즈
최건호 지음 / 한빛미디어 / 2019년 6월

머신러닝/딥러닝 개발과 관련하여

대중적으로 가장 유명한 것은 `텐서플로(Tensorflow)`일 것이다.

GitHub에서도 지금(21년 8월) 현재 159k stars를 자랑하고 있으니....^^

https://github.com/tensorflow/tensorflow

`파이토치(Pytorch)`는 그정도의 인기는 없다.

아직 50.4k stars 밖에 안된다.

https://github.com/pytorch/pytorch

하지만, 최근 협업에서는

Tensorflow 보다 Pytorch가

더 많은 인기(?)를 얻고 있다.

이런 Pytorch를 처음 공부할 때

적합해보이는 책이 있다.

파이토치 첫걸음 - 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지

파이토치 첫걸음 -  최건호 지음/한빛미디어

책을 본 첫 느낌은

산뜻한 색상의 표지 + 232쪽 얇은 두께 + 아담한 A5 크기

결론적으로

작고 얇은 예쁜 책!!!

그리고 목차를 보면

친절하게도 딥러닝이 무엇인지

파이토치를 어떻게 설치해야하는지도 알려주고 있다.

체스를 보여주며 인공지능을 상징하고

스팸 메일 분류를 가지고 머신러닝을

고양이 판별하는 것으로 딥러닝을 설명해주고 있는 그림을 보면서

감동도 했다!

`정말 꼼꼼하게 신경써서 만든 책이구나~`

처음에는 단색 인쇄인 줄 알았지만,

필요에 따라 color가 사용되기도 하고

중간에 폴컬러 인쇄가 되어있기도 하다.

지금까지 좋은 말을 했으니

이제는 아쉬운 점을 이야기하자면...

아담한 A5 크기에 232쪽 얇은 두께의 책이고

책 제목이 `파이토치 첫걸음`인데...

부제목은 엄청나다.

`딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지`

즉, 조그마한 책에 너무 많은 것을 알려주려고 한 것이다.

책 제목이 `파이토치 첫걸음`이고

책의 첫 챕터에서 딥러닝이 뭔지 설명해주는 책이기에

딥러닝 어린이가 구매하기를 기대한 것으로 보이는데

그러기에 책 내용은 딥러닝 어린이기 보기에 쉽지 않다.

당장 챕터3의 `선형회귀분석` 부분을 보면

친절하게도 선형회귀분석이 무엇인지 설명을 해주고 있고

손실함수 및 경사하강법을 이어서 이야기하고

파이토치에서의 경사하강법은 어떻게 하는지 설명을 해주며

소스코드로도 보여주고 있다.

하지만,

분명히 차근 차근 밟아나가며 설명을 해주고는 있지만

충분한 설명이라기 보다는 요약 수준이다.

설명이 부실하다는 말은 아니다.

깔끔하게 정리된 논문같은 느낌?!

아니면 공부하면서 요약정리한 느낌!?

반면, 제공되는 예제 코드가 잘 제공되고 있어서 많은 도움이 된다.

https://bit.ly/2U7ttYT

책의 예제 외에도 추가적인 자료도 포함되어 있고

주석도 추가적으로 제공되고 있다.

비교적 얇고 작은 사이즈의 책이기에

가볍게 들고 다니면서 틈날 때마다 한 번 읽어보고

제공되는 예제 코드를 Colab에서

돌려가면서 실습해보고

잘 이해가 안되는 부분들에 대해서는

구글링을 해보며 채워나가면서

공부하면 좋을 것 같다.

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

리액트를 공부하기 시작했다면 꼭 갖고 있기를 추천하는 책

러닝 리액트 - 최적의 리액트 코드를 작성하기 위한 모범 사례와 패턴, 2판
알렉스 뱅크스.이브 포셀로 지음, 오현석 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 7월

리액트를 공부한다고 하면

주변에서 입문서로 가장 많이 추천한 책이

개정판으로 나왔네요 !!!

[ Pros ]

- 리액트 입문자를 위한 친절한 책

: 리액트는 무엇인지, 변수 선언은 어떻게 하는지와 같은

기초적인 것부터 친절하고 쉽게 설명해준다.

- 샘플 코드와 결과를 보기 쉽게 제공

: 편집의 힘인 것 같은데,

희한하게 다른 책과 뭐가 다른지 딱 꼬집아 말할 수는 없지만

책을 보면서 소스 코드가 눈에 잘 들어왔다.

그리고 결과 등을 보여주는 부분도 보기 좋았다.

- 충실한 github.com 예제/정보 제공

: 예제 코드를 제공해주는 github에 꼭 접속해보기 바란다.

책에서 아쉬운 부분도 많이 채워준다.

Chapter에 맞춰서 꼭 github도 같이 보기를 강력하게 추천한다.

[ Cons ]

- 개발환경 구축에 대한 설명 미흡

: 입문자를 위한 책임에도

개발환경을 갖추는 부분에 대한 설명이 조금 부족하다.

없는 것은 아닌데... 아쉽다.

- 기능 설명의 나열

: 차근 차근 공부하려는 분들에게는 좋을 수도 있는 부분인데

바로 뭔가 만들면서 공부하는 것을 좋아하는 사람에게는 조금 아쉽다.

사전처럼 필요한 부분을 찾아서 보기에 좋을 수도 있기는 한데...

이 책만 가지고 리액트를 공부하기에는 조금 아쉬울 수 있을 것 같다.

[ 총평 ]

- 리액트를 공부하기 시작했다면 꼭 갖고 있기를 추천

클론 코딩과 같은 강의를 들으면서 보면 더더욱 많은 도움이 될 것 같다!

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

전체 서평은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

https://www.whatwant.com/entry/Learning-React-2nd