지난 6월말에 출간된 《그림과 수식으로 배우는 통통 딥러닝》에 이은, 일명 '통통' 시리즈 두 번째 서적은 '머신러닝' 편입니다. 이전 '딥러닝' 책과 마찬가지로 머신러닝 입문자를 위한, 그리고 머신러닝을 다시 공부하고 싶은 분들을 위해 다양한 그림과 핵심 수식들로 머신러닝 이론을 설명하는 책입니다. 230여 페이지의 분량으로 구성되어 있어 큰 부담감 없이 학습하실 수 있으리라 봅니다. 



이전 '딥러닝' 책을 번역하신 심효섭 역자님께서는 이 책을 아래와 같이 소개하고 있습니다. 


  • 하나. 머신러닝의 전체적인 큰 그림을 보여 주고, 머신러닝의 전형적인 과업 형태와 이들 형태에 적합한 알고리즘이 무엇인지 소개합니다. 
  • 둘. 정답이 있는 학습 데이터를 이용하는 지도 학습 알고리즘을 설명합니다. 
  • 셋. 정답이 없는 학습 데이터를 이용하는 비지도 학습 알고리즘을 다룹니다. 
  • 넷. 머신러닝 분야에서 좀 더 복잡한 학습 구조를 갖는 방법론을 소개합니다.


그리고 이 책의 지은이는 다음과 같이 구성되어 있음을 머리말에서 밝히고 있습니다.


  • 1부에서는 이 책에서 다루는 머신러닝 분야의 전체적인 모습을 개괄합니다. 
  • 2부에서는 회귀라 불리는 연속 함수의 근사 문제에 대한 다양한 머신러닝 기법을 소개합니다. 
  • 3부에서는 다양한 패턴 분류 알고리즘을 소개합니다. 
  • 4부에서는 정답 신호가 주어지지 않는 상황인 비지도 학습 기법을 다룹니다. 
  • 5부에서는 머신러닝의 수준 높은 화제를 소개합니다. 


그러면서 2, 3, 4부는 비교적 독립적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있으나 2부의 5장과 6장 및 3부의 8장, 9장, 11장은 수학적으로 조금 어려운 내용이 포함되므로 초심자는 건너뛰어도 무방하다고 합니다. 참고로, 이 책의 예제들은 매트랩(Matlab)으로 되어 있어 매트랩에 대한 기초 지식이 있으면 좋습니다. 


9월말에 출간될 《그림과 수식으로 배우는 인공지능》과 함께 이 세 권의 '통통(洞通)' 시리즈가 AI에 입문하려는 분들에게는 잘 정리된 기본서의 역할을, 관련 현업에 계신 분들에게는 에센셜한 레퍼런스로 자리매김하길 바랍니다. ☞ Matlab 30일 무료 평가판 받기


아래에 샘플 PDF를 올려드립니다. 


■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 베타리더 후기, 1장 '시작하며', 7장 '최소제곱 학습 기반 분류')

그림과수식으로배우는통통머신러닝_sample.pdf


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