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혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2020년 12월
평점 : 
<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>, 박해선 지음, 한빛미디어, 2020
기업에서 중장기 변화를 예측할 때 보통 연평균 성장률(compound
annual growth rate, CAGR)을 사용한다. 최근 3개년이나 5개년 연평균 성장률을 적용해 앞으로의 실적을 예측한다. 주어진 데이터의 한계로 이를 사용할 수밖에 없겠지만, 대체로 연평균성장률을
적용한 미래예측은 잘 맞지 않는다.
최근 정보통신 기술의 발달로 인해 빅데이터, 인공지능이 빠르게
일상에 접목되고 있어, 혹시라도 기업의 중장기 변화를 예측하는 데 있어 머신러닝, 딥러닝을 접목할 수 있지 않을까 싶었다. 프로그래밍에 대해서는 아는
바가 없어 실제 구현 가능한지 감이 잡히지 않았다.
머신러닝, 딥러닝 프로그램에 대한 용어나 원리 등이라도 이해해볼
요량으로 책을 찾았지만, 함수와 코드 위주로 설명된 책들은 C언어를
알지 못하면 이해하기 쉽지 않았다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 ‘인공지능 공부가 정말 처음일 때, 어려운 수식에 지쳤을 때, 쉬운 그림과 실전 예제로 공부하고 싶을
때’라는 표지의 문구가 끌렸다. 이번엔 이해할 수 있을 것이란
‘근거 없는 자신감’이 생겼다.
쉽게 이해할 수 있는 예제와 비유를 사용했습니다.
심지어 이 분야와 무관하더라도 파이썬만 알고 있다면
머신러닝과 딥러닝을 학습할 수 있도록 꾸몄습니다.(6쪽)
<혼공머신>은
파이썬, 사이킷런 등 라이브러리를 설치하지 않고 네트워크에 연결된 컴퓨터와 ‘구글 코렙’을 통해 실습하도록 안내하고 있다. 구글 코렙에서 작성한 ‘노트북’은
구글 드라이브에도 저장이 되니, 인터넷만 연결되면 보유 컴퓨터의 성능과 상관 없이 머신러닝, 딥러닝 프로그램 개발이 가능하다.
머신러닝과 딥러닝 관련 용어들과 작동 원리를 설명하고, 직접
프로그래밍 실습을 할 수 있도록 구성되어 있어, 비교적 쉽게 이해할 수 있다. 생선 가게에서 도미를 분류하는 단순한 방법으로 출발해, 주어진 길이
정보로 무게를 예측하고, 내용물을 알 수 없는 럭키백의 확률을 계산하는 복잡한 방법까지 프로그래밍할
수 있도록 알고리즘과 함수들을 세세히 짚어준다.
머신러닝은 K-최근접 이웃 회귀와 선형 회귀 등 회귀 알고리즘과
로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법 등 분류 알고리즘은 물론, 트리
알고리즘과 군집 알고리즘의 순서로 단계를 높여 간다. 그리고 딥러닝은 이미지와 텍스트를 위한 인공 신경망으로
구분해 개념을 설명하고 실습할 수 있도록 하고 있다.
키보드에 손을 올려놓고 책의 코드를 직접 입력하면서 읽는 책입니다.(…)
귀찮다거나 어렵다고 생각해 미루지 마세요.
컴퓨터 앞에서 실습하면서 공부하면
어느새 글자로는 쉽게 이해할 수 없었던 개념을
너무나 당연하게 몸으로 느낄 수 있을 것입니다.(7쪽)
불과 몇 년 전만 해도 머신러닝, 딥러닝 프로그래밍을 하려면
C언어를 다룰 줄 알아야 한다고 했었다. 머신러닝, 딥러닝을 위한 서버를 구축하거나 복잡한 머신러닝 구동을 위해 컴퓨터 성능도 좋아야 했다. 지금은 인터넷만 연결된다면 하드웨어의 제약 없이 구글의 자원을 이용해 누구나 쉽게 머신러닝, 딥러닝 프로그래밍이 가능하게 되었으니 세상은 내가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게, 편하게 편하고 있는 것 같다.
여전히 기업의 중장기 변화 예측에 대한 솔루션을 찾은 것은 아니지만 다양한 기업 정보가 담긴 빅데이터를
확보할 수 있다면 불가능하지 않을 것 같다.
* 해당 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받았으며, 제 주관에 따라 솔직하게 작성했습니다.