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텐서플로를 활용한 머신러닝 - 그림으로 쉽게 개념부터 익히는 머신러닝, 딥러닝 입문서
니샨트 수클라 지음, 송교석 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 2월
평점 : 
절판
한빛미디어 "나는 리뷰어다" 활동으로 "텐서플로를 활용한 머신러닝" 책을 리뷰하게 되었습니다.
선형회귀부터 K-Means, HMM, CNN, Auto Encoder, 강화학습, 순환신경망, seq2seq등 많은 부분을 다루고 있습니다.
각 챕터별로 이런 문제(궁금증)은 어떻게 해결할까 하는 도입부에서 도식화한 설명으로 이를 해결하는 머신러닝 기법들을 설명하고 코드설명 마지막으로 요약정리하는 형태로 구성되어 있습니다.
깃헙 예제들이 파이썬 2 코드로 되어있는데 번역서는 역자분이 파이썬3 기반으로 바꿔서 올려주셨습니다. (일부 2로만 실행가능한 라이브러리 사용한 코드 제외 ^^)
300p정도의 짧은 분량이다보니 파이썬 문법이나 Numpy 함수들은 어느정도 알고 있다고 가정하고 설명이 많지 않습니다.
ex) 예제의 유틸리티 함수들
90p np.random.randn(*x_train.shape) 에서 *x_train.shape 같은 문법은 설명이 있었으면
75p img=tf.placeholder(tf.float32,[None, None, None, 3]) 인자에 대한 설명이 있었으면 [None, None, None, 3] 가 [batch size, height, width, channel]이라 가로세로 사이즈제한이 없고 색상이 3개 .. 식의
그리스 알파벳이 자주 나오는데 대부분은 발음설명이 나와있지만
96페이지의 람다기호같은 경우 계속 나오는데 설명이 없다면 읽다가 흐름이 끊길수가 있다고 생각됩니다.
자주나오는 그리스 알파벳 몇개는 어떻게 발음하는지 별도로 정리되어 있으면 좋을거 같습니다.
192p grayscale 설명좀 해주었으면.(뒷부분을 보면 221p 코드9-2의 예제에는 주석으로 설명이 나와있는데, 그 설명이 먼저 나왔으면 좋았을듯)
초반 선형회귀 파트에선 넘파이등을 이용한 초기데이타와 정답레이블 생성과정에서 중간중간 그래프로 시각화해서 보여주어서 이해하기가 좋았습니다.
후반으로 가면 아무래도 코드길이도 길어지고 하다보니 이론에 대한 내용외에 코드에 대한 설명이나 결과값이 의미하는바등에 대해 좀 더 보강이 되었으면
좋을 거 같습니다.
아쉬운 점 위주로 적었지만 입문자가 읽고 머신러닝에 흥미를 갖고 어떤 내용을 머신러닝으로 할 수 있을까 했을때 잘 정리된 길잡이가 될 수 있는 책인거 같습니다.