먼저, 머신러닝(Machine Learning, 이하 기계 학습)이 무엇인지 말씀드리고 책 소개를 하는 게 순서일 것 같습니다.

이미지 출처: http://www.informatik.uni-hamburg.de/ML/



기계학습이란 인공지능의 한 영역으로서 사람이 아닌 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘을 연구 및 분석, 개발하는 기술이라고 볼 수 있습니다. 따라서 인공지능을 배울 때도, 알고리즘을 배울 때도 그렇듯이, 머신러닝을 배우기 위해서는 수학적 사고와 지식이 어느 정도 받쳐주어야 합니다. 빅 데이터에 관심이 있다고 해서 초급 개발자가 만만하게 접근할 영역은 아닌 것 같습니다. 저희가 펴낸 《클라우드의 충격》을 집필했던 저자 시로타 마코토가 《빅 데이터의 충격》에서 그 뜻을 잘 설명하고 있는 것 같아 아래에 옮겨드립니다.

기계학습이란 인공지능 연구 과제 중 하나로 인간의 자연스러운 학습 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술 및 방법을 말한다. 어느 정도 수량을 가진 샘플 데이터 집합을 대상으로 분석해 그 데이터에서 유용한 규칙, 지식표현, 판단 기준을 추출한다. 음성인식과 화상인식, 메일의 스팸필터, 추천 엔진, 일기 예보나 차량정체 예보, 기기 고장 예측, 유전자 분석 등 기계학습의 응용 범위는 광범위하다. 최근에는 기계학습 알고리즘을 병렬화해서 맵리듀스에 의해 데이터 처리를 고속화하려는 시도가 이뤄지고 있다. 또한 하둡에서 동작하는 머하웃이나 자바로 구현된 웨카 등 질 높은 오픈소스 기계학습 라이브러리도 공개되어 있다.

_출처 : 《빅 데이터의 충격》시로타 마코토, 한빛미디어


빅 데이터에 관한 관심들이 높아지면서 인공지능의 한 영역인 기계학습이 앞으로 주목을 받을 것이란 평가가 있는데요, 사람들의 관심에 비해 현재 볼 만한 서적은 몇 권 출간되지 않은 상황입니다. 이번에 저희 제이펍에서 펴내는《머신러닝 인 액션:  기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기》가 기존 책들과 어떻게 다른지는 역자 머리말에 잘 나와 있어 아래에 또 옮겨 드립니다.

이 책은 기계 학습에 관한 내용을 알기 쉽고 활용하기 편하게 설명하고 있습니다. 기계 학습은 말 그대로 컴퓨터에게 학습을 시킨다는 의미를 가지고 있습니다. 하지만 말을 할 수도, 사람의 언어를 이해할 수도 없는 컴퓨터에게 무엇을, 어떻게 가르칠 수 있을까요? 바로 이러한 것을 다루는 분야가 기계 학습 분야이며, 기계 학습 대부분의 내용은 수학과 통계학을 기반으로 다루어지고 있습니다. 하지만 이 책은 기계 학습의 각 방법론을 설명하는 데 수학과 통계학을 사용하지 않고 있습니다. 방법론을 설명할 때는 우리 주변에서 쉽게 접할 수 있는 내용을 가지고 설명하고, 예제로 다루어지는 데이터들도 이에 맞게 준비되어 있습니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 여기서 다루고 있는 소스 코드를 독자가 원하는 곳에 바로 사용할 수 있다는 것입니다.

_ 역자 머리말 중에서


이번 책 번역은 숭실대에서 인공지능 박사 과정을 밟고 있는 김영진 님께서 수고해주셨는데요, 책 번역은 처음이라 다소 시간이 걸렸지만, 책의 코드 모두를 직접 실행하여 원서의 일부 오류까지 모두 바로잡아주셨습니다. 다시 한 번 수고에 고마움을 표합니다.  


출간 전에 미리 살펴보실 수 있도록 샘플 파일을 올려드립니다. 출간 후에도 많은 관심 부탁드리겠습니다.

샘플 PDF(머리말, 차례 등의 앞부속물, 1장 기계 학습 기초, 2장 k-최근접 이웃 알고리즘)
머신러닝인액션_sample.pdf


예약판매 사이트(가나다순)(연결이 안 되는 곳은 등록되는 대로 링크를 걸어드리겠습니다)

[강컴]   [교보문고]   [도서11번가]   [반디앤루니스]   [알라딘]   [예스이십사]   [인터파크]


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