도서리뷰, < 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘>

쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 32
리샬 허반스 지음, 구정회 옮김 / 제이펍 / 2021년 6월

이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.

오늘 살펴 볼 책은 <쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘> 입니다.

원제로 그로킹 이라는 단어가 들어가 있습니다.

우리가 알고리즘을 배우면서 알고리즘을 왜 어떻게 언제 쓰고 배우고 활용하는지 고민합니다.

이 책은 중요한 고민을 함께 나아갈 수 있는 책입니다.

알고리즘은 컴퓨터공학에서도 굉장히 어렵게 다뤄지고 중요하게 다뤄지는 학문입니다.

그리고 실제 실무에서도 가장 많이 활용되는 개념입니다.

거기서 더 앞서나가서 이 책은 인공지능 부분에서 활용되는 알고리즘에 대해서 소개하고 있습니다.

책에서 보는 것처럼 로드맵과 그림, 검색이라는 알고리즘에 대해서 기초부터 일정부분 설명해주고 있습니다.

그림이 컬러가 아니라서 아쉽긴하지만 단어 하나하나 의미에 대해 잘 설명해주고 그림 또한 우리에게 익숙한 그림이 많기 때문에 책을 보시는데 수월하게 보실 수 있습니다.

물론 책은 쉽지 않습니다.

책에서 소개되는 알고리즘은 인공지능에 대한 지식이 어느 정도 있어야 이해하는데는 쉽게 될 수 있습니다.

이 책의 또 다른 장점은 책에서 중요한 단어와 문장에 볼드 처리가 되어있고 사례가 굉장히 많다는 것입니다.

소스코드에 대한 설명이 많지는 않지만 이 책은 알고리즘을 중심으로 다루는 책이고 실무에 적합하기 때문에 사례중심의 책입니다.

또한 기본 자료구조를 아시는 분들은 고급 알고리즘까지 다룰 수 있는 기회가 될 것입니다.

이 책에서는 기본적인 인공지능뿐만 아니라 강화학습과 같은 최신 개념과 머신러닝 알고리즘의 큰 그림도 설명해주고 있습니다.

이러한 측면에서 여러번 이 책을 보신다면 전체적인 인공지능 알고리즘에 대한 개념이 머릿속에 자리잡힐 것입니다.

10독을 권합니다.

머신러닝과 딥러닝의 즐거운 항해, <머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 - 최신 넘파이, 사이킷런, 텐서플로 2로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘과 GAN, 강화 학습!, 개정3판
세바스찬 라시카.바히드 미자리리 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2021년 3월

이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.

오늘 볼 책은 머신러닝 교과서입니다.

이 책은 계속해서 개정되고 있는 책이라는 면에서 기술서적으로 반드시 필요한 책 중 하나입니다.

사람들이 머신러닝을 배우면서 핵심을 못 잡는 것이 아쉬운 부분이 있습니다.

저 또한 머신러닝을 접하기 전에 단순히 책을 샀고 그 책에 있는 코드를 따라치는 단순한 잡무로 머신러닝을 대했습니다.

문제는 뭐냐면 어려운 것을 쉽게 배울려고 했다는 것이고, 두번째 문제는 머신러닝의 활용에 대해 생각해보지 않은 것입니다.

머신러닝 또한 기존에 나와있던 기술과 다른 것이 없습니다. 큰 틀에서 보면 기술입니다.

하지만 머신러닝이 어려운 이유는 단순히 프로그래밍을 하는 범주를 넘어서는 작업을 해야 되기 때문입니다.

그래서 어렵다고 말하는 것이고 어렵다는 것의 말 속에는 수학과 컴퓨터가 자리잡고 있습니다.

 

 

책 속에서 그림과 그래프와 같은 삽화로 쉽게 설명해주려고 노력하는 것이 보인다. 또한 노트에서는 자료구조와 알고리즘의 흔적도 볼 수 있다.

책에서 배울 수 있는 또 다른 점은 단순히 컴퓨터공학 또는 통계학 출신 사람들이 보는 책이 아니라는 것입니다.

하나의 학문에 매몰되어 생각을 하게 되면 복잡한 세상에 있는 문제를 컴퓨터로 풀어낼 수 없습니다.

거기서 출발한 것이 컴퓨터의 역사입니다.

책에는 컴퓨터의 역사에 대해 일일이 명시하고 있지는 않지만 특정 소스코드를 작성하면서 어떠한 수학 개념이 사용되는지, 어떤 조건이 왜 필요한지 계속해서 설명해주고 있습니다.

무엇보다 좋았던 점은 이전 부분에서 나왔던 부분도 반복해서 말해준다는 것입니다.

머신러닝이 복잡한 또 다른 점은 계속해서 개념이 추가되야 한다는 점입니다.

이러한 측면에서 책에서 보여주는 Note 코너에서는 개념을 추가시키고 어떤 범위에서 개념을 훈련해야 할지 알 수 있게 해줍니다.

 

 

책에서 코드와 Note, 자신이 배운 개념을 반복해서 떠올려야 한다.

책에서 제시하는 개념은 분명히 많지만 흔들리지 않아야 할 것은 책의 목차를 자세히 봐야 한다는 것입니다.

우리가 흔히 실수할 수 있는 것은 복잡한 개념에 마주 했을 때 하나하나 분석하려한다는 것입니다.

이럴 때 필요한 것이 책의 목차입니다.

큰 흐름에서 책에서 제시해주는 볼드표시된 부분을 집중적으로 빠르게 학습하고, 책에서 추가해주는 추가자료를 첨가한다면 최상의 학습이 될 수 있습니다.

이 책의 특장점 중 하나는 책의 참고자료입니다.

기술서적을 잘 읽어야 하는 이유는 책의 참고자료가 무엇인지에 따라 달라질 수 있기때문입니다.

머신러닝 교과서는 각종 논문, 인터넷 사이트 등을 분석하였습니다. 우리가 할 수 없는 작업을 최대한 잘 엮어서 표현한 책입니다.

얼마나 개념들을 잘 엮었는지가 기술서적의 핵심이라고도 할 수 있습니다.

 

 

끝 부분에서는 최신기술과 컴퓨터공학에서의 알고리즘도 볼 수 있다.

마지막으로 머신러닝뿐만 아니라 딥러닝까지 공부하고 싶다면 이 책을 기반을 다지시길 바랍니다.

중요한 것은 책의 내용을 토대로 자신만의 서비스에 적용해야 한다는 것입니다.

이러한 측면에서 책에서 제공되는 소스코드, 번역된 모든 글들은 하나하나 중요할 것입니다.

저 또한 책을 저에게 필요한 것을 우선으로 보고 있습니다.

모두들 머신러닝 교과서를 10독하시길 바랍니다.

파이썬의 성능을 고려하자

효율적 개발로 이끄는 파이썬 실천 기술 - 파이썬에 숨겨진 힘을 이용해 개발 효율을 높이자!
스야마 레이 지음, 김연수 옮김 / 제이펍 / 2021년 4월

이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.

오늘 볼 책은 파이썬에 관한 책입니다.

이 책의 제목에서도 볼 수 있듯이 개발 효율을 높이는 것이 책의 목적입니다.

책의 3분의 1정도는 파이썬의 기본에 대해 다뤄주고 있습니다.

만약 파이썬을 처음 접해보는 분들은 다른 입문 책을 통해 파이썬을 어느 정도 다뤄보시길 바랍니다.

나머지는 파이썬의 효율을 위한 중요한 문법과 운영체제 등 다양한 내용이 존재합니다.

저 또한 이 책을 보면서 어려운 부분이 상당 부분 존재했는데 애플리케이션 개발을 위해 초점이 맞춰진 부분이 있기 때문입니다.

실제로 파이썬을 활용하여 할 수 있는 일은 굉장히 많습니다.

저는 크게 분석 또는 개발로 나눠볼 수 있는데 이 책은 주로 개발에 초점이 맞춰져 있습니다.

그래서 실제로 개발을 하시는 분들에게는 이 책을 옆에두고 병렬처리, 제너레이터, 데코레이터, 내장함수를 함께 다뤄보시면 많은 도움을 받을거라 생각합니다.

그럼 주요 내용을 한 번 봐봅시다.

먼저 책표지에서 볼 수 있는 부분부터 특징이 확실합니다.

파이썬 입문자들은 모르는 내용이 많다는 것입니다.

특히 운영체제에 해당하는 병렬 처리와 비동기, 가상환경에 대한 내용도 있습니다.

때문에 이 책을 읽기 위해서는 컴퓨터에 대한 지대한 관심과 전공까지 하신다면 안성맞춤이라 생각됩니다.

또 부분적으로 저같은 경우는 데이터 관련 어떤 내용이 적합할지 찾아보게 되었습니다.

애플리케이션 개발뿐만 아니라 파이썬은 데이터분야에서도 많이 쓰이기 때문입니다.

이 책에서는 함수와 제너레이터에 대한 장점도 잘 설명해주고 있습니다.

파이썬 튜토리얼만 보는 경우에는 어느 순간부터 기능에 대해 왜 쓰는지, 장점이 무엇인지 알기가 어렵습니다.

이 책의 특징은 왜 쓰는지에 초점을 잘 맞춰서 설명해주고 있다는 것입니다.

특히 소프트웨어와 하드웨어 측면에서 동시에 설명해주기 때문에 다양하게 생각해볼 수 있습니다.

또 다른 장점은 아래처럼 의사코드가 많다는 것입니다.

실제로 코드를 작성할 때 어려운 점은 기능을 어떻게 분리해야될지에 대한 고민입니다.

이런 상황에서 의사코드를 작성하는 것은 굉장히 중요한 작업인데 책의 대부분 내용은 의사코드로 이뤄져있어서 코드와 개념을 함께 이어보는 연습을 할 수 있습니다.

뒷부분에서 다뤄지는 병렬처리와 가상환경에 대해서는 추가적인 자료를 찾으면서 실 수행을 해보시길 바랍니다.

코드도 다운로드가 가능하니 코드와 함께 내장함수를 다양하게 활용해보시길 바랍니다.

이 책은 한 번에 모든 내용을 이해하기에는 어려운 부분이 있습니다.

옆에 레퍼런스 형태로 두고 필요한 부분이 무엇이었는지 학습하는 형태로 3달정도 함께 보시면 필요한 부분에 대해서 더 효율적으로 해결하는 습관을 기를 수 있습니다.

그럼 즐거운 파이썬하시길 바랍니다.

감사합니다.

캐글과 머신러닝에 대한 입문 도서, <파이썬으로 시작하는 캐글 (입문에서 컴피티션까지)>

파이썬으로 시작하는 캐글 - 입문에서 컴피티션까지 ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 30
이시하라 쇼타로.무라타 히데키 지음, 윤인성 옮김 / 제이펍 / 2021년 4월

오늘 바라 볼 책은 파이썬으로 시작하는 캐글이라는 책입니다.

먼저 결론부터 말해보면 머신러닝에 대해 궁금한 사람도 어느 정도는 머신러닝에 대해 병아리정도는 알 수 있습니다.

이 책의 주제는 캐글입니다.

캐글에 대해서 한 번도 들어보지 않으신 분은 대화체형식으로 두 저자의 대화를 들어볼 수 있습니다.

책 자체가 중요내용은 130쪽 정도이고 마지막에 모든 부분을 요약해주는 부분도 있어서 빠르게 읽기에 좋습니다.

캐글에서 다뤄야 할 파이썬에 대해 알고 싶은 분들은 3회독정도 하시면서 다른 머신러닝 책과 병행해보시는 것을 추천드립니다.

그럼 인상깊은 페이지에 대해 소개드립니다.

먼저 앞표지와 뒷표지에서 캐글러에 대한 간단한 소개와 대상독자에 대해 설명해주고 있습니다.

책의 특징처럼 튜토리얼이라고 생각하시면서 책을 읽으면 좀 더 편하게 읽을 수 있습니다.

이 책에서 재밌게 볼 수 있었던 책은 저자들의 대화, 특정 상황에 대한 설명입니다.

튜토리얼은 누구나 볼 수 있지만 책에서 볼 수 있는 가장 큰 특징은 바로 저자들이 설명하는 저자들만의 설명입니다.

정보가 많아지면서 굳이 우리는 책을 필요로 하지 않습니다.

때문에 이 책에서 볼 수 있는 특이점은 저자들의 대화와 캐글 튜토리얼을 기반으로 한 친절한 설명입니다.

번역또한 훌륭합니다.

일본 책과 번역하신 분 또한 경력이 오래되신 분이어서 책을 읽을 때 매끄럽게 읽을 수 있습니다.

모두 30분 정도 시간 내서 빠르게 읽고 정독하는 기회를 갖길 바랍니다.

<통계의 아름다움> with 시각화

통계의 아름다움 - 인공지능 시대에 필요한 과학적 사고
리찌엔.하이언 지음, 김슬기 옮김, 김재광 감수 / 제이펍 / 2020년 11월

이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.

이번의 읽고 소개드릴 책은 <통계의 아름다움> 입니다.

일단 이 책을 '통계'만 있다고 생각하면 오산입니다.

저 또한 통계를 주력으로 활용하여 이 책이 구성될 것이라 생각하여 많은 어려움을 예상했습니다.

제가 생각하는 이 책의 주제는 '데이터관계' 입니다.

데이터를 활용한 용어들은 많이 있습니다.

그 중에서 파악해야 할 것은 다양합니다.

데이터 개별적으로 어떤 특성이 있는지 알아야 하고, 서로 데이터들 간의 관계를 꿰어서 어떤 결과를 낼지 고민하고 결과를 만들어야 합니다.

이 책은 그 특징을 위해 여러가지 장치를 심어두었습니다.

먼저 실생활에서 발생했던 예시들입니다.

예시들이 생소할 수도 있겠지만 수학과 연관된 예시를 갖고 수학식을 쉽게 풀어줍니다.

물론 수학식이 주제는 아니기 때문에 수학에 대한 자세한 설명은 배제합니다.

그럼 책 내용과 함께 살펴보겠습니다.

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앞표지와 뒷표지에서 보는 것처럼 시각적인 주제를 많이 다루고 있기 때문에 책자체가 무지 재밌습니다.

책을 읽으시면서 나는 통계를 익혀야겠다!!! 이런 다짐이 아니라 실제 생활에서 통계와 데이터, 수학, 시각적인 효과가 어떻게 다양하게 섞이고 구성되는지 보시면 더 재밌게 책을 즐길 수 있을 것입니다.

책의 원제도 보시면 Beauty가 있습니다.

실제로 데이터 시각화는 매우 아름답고 재밌는 주제입니다.

그만큼 답이 없는 주제입니다.

그래서 실제로 이 책에서도 다양한 시각화를 주제로 다루고 있습니다.

추천사와 감수에 대한 주요 내용도 살펴볼 수 있습니다.

본질적으로 통계의 아름다움은 무엇이며, 우리는 그것을 어떻게 느끼고 활용할 것이냐에 대한 의견입니다.

통계학에 대해서 다루고 있지만 그에 따라 파생되는 다양한 지식을 배울 수 있습니다.

또한 감수에 대한 의견처럼 사례중심으로 책이 서술되었기 때문에 단순한 이론을 배우는 것보다 상상력을 자극해줍니다.

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다양한 주제들이 있었지만 개인적으로 재밌었던 부분은 평소에 생각했던 심오한 주제들은 어떻게 쉽게 풀어냈냐에 대한 것에 초점을 맞추고 책을 읽었습니다.

통계학과 데이터에는 용어들이 존재하지만 그 용어는 업계마다 미묘하게 다르게 해석됩니다.

이 책 또한 통계를 주제로 했고, 통계에서도 실생활과 가까운 통계로 해석하기 때문에 단어에 대해 평소에 생각했던거랑 다르게 해석되었을 수도 있습니다.

중요한 것은 단어의 본질은 반드시 존재하고 상황마다 다르게 해석된다는 것입니다.

예측, 예보, 예언과 같이 통계를 활용하여 미래를 어떠한 방식으로 바라보고 해석할 것인지에 대한 다양한 토론이 존재합니다.

데이터 시각화에 대한 의견 또한 배울 수 있습니다.

시각화는 사람들이 쉽게 생각하지만 굉장히 큰 파급효과를 줄 수 있는 수단입니다.

사례에서도 볼 수 있듯이 콜레라, 나이팅게일의 사례뿐만 아니라 코로나도 생각해볼 수 있습니다.

어려운 점이 발생했을 때, 우리는 그 어려움을 최대한 쉽게 바라봐야 합니다.

그 대표 수단이 바로 데이터 시각화가 될 수 있겠고 그림을 바라보는 시각에 따라서 시각화를 활용하는 태도도 달라졌습니다.

요즘에는 그래서 데이터 시각화 전문가도 존재하는 것을 보면 시각화는 중요한 주제 중 일부가 되었다는 것을 알 수 있습니다.

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초반에 말씀드렸듯이 이 책은 그저 통계만 외치고 있지 않습니다.

오히려 통계와 함께 할 수 있는 재밌는 주제를 다루고 있습니다.

계속해서 발전하고 있는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝에 대해서도 다루고 있고 알파고에 대한 얘기도 잠깐 등장합니다.

제가 이 책에서 가장 좋았던 점은 바로 그림입니다.

그림으로 잘 설명한다면 그 책은 제 역할을 훌륭히 한 것입니다.

물론 그림으로 바로 알아들을 수는 없지만 그림을 통해 상상력의 자극을 받았기 때문입니다.

글과 그림의 적절한 조합을 통해 배움이 확장되었다고 할 수 있습니다.

데이터 시각화에는 다양한 차트의 종류가 존재합니다.

책에서는 시각화의 다양성과 각 특징에 대해서도 서술하고 있으니 이 점 또한 배움에 도움이 됩니다.

마지막으로 결론과 참고문헌입니다.

우리가 데이터를 활용하고 통계와 수학 등을 공부하면서 잘못하는 행동에 대한 얘기를 해주고 있습니다.

데이터의 내부 규칙을 깊게 파악해야 한다는 

데이터를 제대로 알지 못 하고 무작정 활용하면 그 결과물은 데이터의 본질과 멀어지기 때문에 결코 좋은 분석이 될 수 없다는 뜻입니다.

참고 문헌에서는 이 책이 만들어지기위한 각고의 노력이 보입니다.

이 책을 도약으로 삼아 다양한 참고 서적을 통해 함께 즐겨본다면 데이터에 대한 오류를 방지할 수 있을거라 생각합니다.

모두 10독하는 하루 되시길 바라며 추천합니다!