[책] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선): 수식없이 이해하기 쉬운 머신러닝 교과서

# (책) 읽게 된 이유

요즘 ChatGPT로 인해 너도나도 인공지능에 관심을 갖고 있는 상황입니다. 그에 따라 개발업계에서도 너도나도 인공지능의 도입을 고민하고 있는 것 같습니다. 저희 회사도 인공지능과는 거의 관련이 없지만 chatGPT는 모든 분들이 알고 있으며, 인공지능 세미나도 요청하고 있는 상황입니다. 그래서 관련 입문 서적을 찾다보니 기초를 정말 잘 설명해놓은 책을 발견하게 되어 읽게 되었습니다.

# 목차

• Chapter 01 나의 첫 머신러닝
  • 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요?
  • 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶️코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기
  • 01-3 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다.
• Chapter 02 데이터 다루기
  • 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기
  • 02-2 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기
• Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제
  • 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기
  • 03-2 선형 회귀 ▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기
  • 03-3 특성 공학과 규제 ▶️특성 공학과 규제 알아보기
• Chapter 04 다양한 분류 알고리즘
  • 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기
  • 04-2 확률적 경사 하강법 ▶️경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기
• Chapter 05 트리 알고리즘
  • 05-1 결정 트리 ▶️결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기
  • 05-2 교차 검증과 그리드 서치 ▶️검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기
  • 05-3 트리의 앙상블 ▶️ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기
• Chapter 06 비지도 학습
  
  • 06-1 군집 알고리즘 ▶️ 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기
  • 06-2 k-평균 ▶️k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기
  • 06-3 주성분 분석 ▶️차원을 알고 차원 축소 알고리즘 PC 모델 만들기
• Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 ▶️패션 럭키백을 판매합니다!
  • 07-1 인공 신경망 ▶️ 텐서플로로 간단한 인공 신경망 모델 만들기
  • 07-2 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기
  • 07-3 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기
• Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망 ▶️패션 럭키백의 정확도를 높입니다!
  • 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 ▶️합성곱 신경망의 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 실습하기
  • 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 ▶️케라스 API로 합성곱 신경망 모델 만들기
  • 08-3 합성곱 신경망의 시각화 ▶️신경망이 이미지에서 학습하는 게 무엇인지 이해하기
• Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망 ▶️한빛 마켓의 댓글을 분석하라!
  • 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 ▶️순차 데이터의 특징과 개념 이해하기
  • 09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 ▶️텐서플로 순환 신경망으로 영화 리뷰 분류하기
  • 09-3 LSTM과 GRU 셀 ▶️순환 신경망의 중요 기술을 사용해 모델 만들어 보기

# 내용

한줄 요약: 

머신러닝과 딥러닝에 대한 교과서

KeyPoint: 

• 모든 챕터에서 코드기반으로 설명하며, 복잡한 수식 없이 이해가 쉬움
• 저자가 제공하는 예제 소스로 손쉽게 따라할 수 있음
  • [Github] 예제 소스: https://github.com/rickiepark/hg-mldl
  • [Google Colab] 예제 소스: https://colab.research.google.com/github/rickiepark/hg-mldl 
• 저자 직강 유튜브 강의로 책에서 이해하기 힘든 내용을 강의로 학습할 수 있음
  • [Youtube]혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q

# 느낀 점

혼자 공부하는 머신러닝과 딥러닝 책은 머신러닝과 딥러닝을 처음 접하는 사람에게 적극 추천하고 싶은 책이다. 머신러닝을 처음 공부할 때 가장 막막한 부분이 수식이며 이로인해 많이 포기하곤 하는데, 이 책에서는 최대한 수식을 다루고 있지 않으며 말로 편하게 풀어낸 점에서 정말 추천하고 싶다. 물론 그렇다고 빠져있는 부분이 있는 것도 아니다. 기초를 이해하는 데 충분한 서적인 것 같다. 

그리고 해당 서적을 다시 보고 싶다면? 각 챕터의 마지막 부분인 '문제 해결 과정' 테그가 달린 글귀에 해당 챕터를 요약 정리되어 있어서, 그 부분을 읽고 모르면 해당 챕터를 공부하면 될 것 같다.

추가로, 책에 대해 궁금한 점이 있으면 오픈 채팅(암호: flow)이나 구글 그룹 Q&A를 통해 바로 답변을 해주신다고 하니 정말 혼자 공부하기 편한 서적같다.

# 참고

박해선. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』. 한빛미디어, 2020.12.

참고로, 이 책은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.