머신러닝의 길잡이가 되어줄 Quick Reference!

여러분의 주머니 속에는 무엇이 들어 있나요? 꾸깃꾸깃 쌈짓돈 아니면 《주머니 속의 머신러닝》?

 

청바지 광고 아닙니다, 애플 광고도 아닙니다...

 

머신러닝의 복잡한 수학 공식이나 통계 지식을 미로처럼 느끼시거나 머신러닝 방법론을 정립하지 못하신 분들께 이 책을 추천해드립니다.

 

이 책은 데이터 과학(data science) 분야에서 공통적으로 사용되는 pandas, scikit-learn 등 38개의 파이썬 라이브러리와 Yellowbrick, RadViz 등의 최신 시각화 도구를 소개하고 그 활용 방법을 알려줍니다. 휴대하기 좋은 판형(128 x 188mm)으로, 옆에 두고 보면서 궁금한 것이 생겼을 때 찾아보는 용도로도 좋습니다.

 

이 책의 특징

• 머신러닝을 배울 때 참고하며 읽기 좋은 책
• 도구의 종류, 사용 방법, 각종 파라미터 등을 빠르게 훑으며 기억을 상기할 수 있는 좋은 레퍼런스 자료
• 머신러닝 모델의 구성 요소, 데이터와 모델의 평가 및 분석을 다양한 도구로 접근해 다각적으로 바라보는 방법을 제시 

이 책의 대상 독자

• 머신러닝에 관심 있는 프로그래머
• 머신러닝의 방법론을 정립하고 싶은 분
• 머신러닝의 개념을 다시 한번 정리하고 싶은 분
• 머신러닝의 다양한 라이브러리와 시각화 방법을 알고 싶은 분

 

베타리더 후기  박○은 초급자는 복잡한 내용을 추상화해서 쉽게 다가갈 수 있고, 머신러닝이 어렵고 복잡하게 느껴졌던 분들에게도 다시 정리할 수 있는 기회를 제공합니다. 요즘 밀키트를 통해 종종 음식을 만들어 먹는데, 이 책은 간단한 재료 손질과 레시피로 그럴듯한 요리를 만들어주는 머신러닝 밀키트 같다는 생각이 듭니다.    이○곤 머신러닝을 처음 시작할 때 워크플로를 어떻게 해야 하는지, 또 다양한 알고리즘에서 내가 필요한 알고리즘이 무엇인지 잘 몰라 하나씩 적용하면서 많은 시행착오를 겪게 됩니다. 이 책은 이런 문제를 조금 더 빨리 해결할 수 있도록 도와줍니다. 머신러닝을 처리할 때 어떻게 시작해서 모델을 배포하는지 전 과정을 하나하나 잘 설명합니다. 머신러닝의 방법론이 정립되어 있지 않다면 이 책으로 학습할 것을 추천합니다.   정○재 머신러닝을 배울 때 참고하며 읽기 좋은 책입니다. 시각화에 관한 내용이 많이 들어 있어 시각화할 때 많이 참고할 것 같고, 다양한 방법론을 간단하게 훑어줘 입문하시려는 분들에게 추천해 드리고 싶습니다. 다만 딥러닝보다는 사이킷런, XGBoost 등을 활용한 머신러닝 기법을 많이 담고 있습니다.  정○준 흔히 말하는 Cookbook에 가까울 정도로 자세한 설명과 사용법이 좋았습니다. 캐글로 널리 알려진 타이타닉 예제를 가지고 전체적으로 설명을 해서 일관성 있게 배우기 좋습니다. 약간의 보충 설명이 더해지면 좋겠다는 생각이 듭니다만, 전반적으로 매우 완성도 높다고 생각합니다.

 

■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 서문, 베타리더 후기, 1장 '소개', 2장 '머신러닝 과정에 대한 개요', 3장 '분류 문제 둘러보기: 타이타닉 데이터셋' 일부)

 

 

 

 

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