기본기부터 심화까지 ‘핸즈온 머신러닝‘

핸즈온 머신러닝 - 전2권 - 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 완벽 이해하는 머신러닝, 딥러닝 이론 & 실무, 3판
오렐리앙 제롱 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 9월

운좋게 AI 일을 시작한 이래로 머신러닝 책을 꽤 읽었습니다. 간혹 아쉬웠던 때가 있었습니다. 입문서를 떼고 나면 그 다음에 할 만한 게 썩 마땅하지 않고, 심화서를 펼치면 저자가 요구하는 배경지식이 제 경험과 상이할 때가 있었습니다. 출판사에서 책 소개를 더 하기도 하고 선수과정을 안내하기도 합니다만 딱 맞아 떨어지지 않곤 했습니다. 흔한 일입니다.

'핸즈온 머신러닝(3판)'은 이전판에 비해 분량부터 압도적입니다. 살짝 놀랐습니다.

분철한 채로 나와서 가지고 다니기에 편합니다. 출판사가 잘 배려했습니다. 1권이 2권보다 두껍습니다. 머신러닝의 기본 개념부터 유용한 수준이면서도 기본적인 학습 절차를 다룹니다. scikit-learn(sklearn) 라이브러리를 요모조모 빠진 구석 없이 사용합니다. 그러면서 파라미터 공간은 무엇인지 epoch은 무엇인지 세세하게 알려줍니다. 통계 지식이 없는 독자는 경사하강법 같이 많이 들어보았어도 익숙하지는 못한 개념을 많이 접하게 됩니다. 도식 설명부터 코드 설명까지 일일이 챙겼기에 수식은 이해하지 못해도 무방합니다.

2권부터는 1권 말미에 맛만 봤던 딥러닝에 본격적으로 들어갑니다. 1권을 달달 외울 필요는 없지만 scikit-learn에는 익숙해지고 나서 2권에 들어가기를 권합니다. scikit-learn이 다루는 전통적인 통계와 데이터마이닝 기법은 머신러닝에 이어집니다. 반면 딥러닝은 최근 들어 아이디어와 기법이 눈부시게 발전했습니다. 상당 부분이 TensorFlow와 Keras 코드이더라도 다른 많은 부분은 scikit-learn과 파이썬 기본 기능입니다. 기본적인 코드의 기능이 다소 낯설다면 결국 TensorFlow 부분마저 이해하기 힘들 겁니다. 더구나 이미지, 텍스트 데이터를 넘나들고 생성 AI와 강화학습까지 언급하기에 정신을 차리기 힘들 지경입니다. 큰 모델을 다루며 GPU RAM까지 들여 봐야 하므로 부담스러울 수도 있겠습니다.

이런 일들이 어렵지 않은 사람은 없습니다. 용기를 내어 완독하기를 바랍니다. 완독하고 나서는 Kaggle을 둘러 보았을 때에 쉽지 않은 주제는 있겠으나 시작하지 못할 주제는 없다고 단언합니다. 욕심내지 않되 끈질기게 읽어내면 얻는 게 많을 겁니다.