머신러닝 핵심 알고리즘을 파이썬 코드와 그래프로 배운다!

프로그래밍 입문자들에게 좋은 평을 받으며 스테디셀러로 자리 잡은 《알고리즘 도감》에 이어 이번에는 인공지능 입문자를 위한 《머신러닝 도감》이 출간됩니다. 알고리즘 도감처럼 풍부한 그림은 기본이고, 사이킷런 기반의 간단한 파이썬 예제 코드를 제공하고 있어서 구글 콜랩 등을 통해 바로 입력하고 결과를 확인할 수 있습니다. 성격 급한 분들에는 안성맞춤의 책이 될 것 같습니다. ㅎㅎ

이 책에는 총 17개의 머신러닝 알고리즘을 소개하고 있는데, 지도학습 분야에서는 선형 회귀, 정규화, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 서포트 벡터 머신(커널 기법), 나이브 베이즈 분류, 랜덤 포레스트, 신경망, kNN(k-최근접 이웃 알고리즘) 등 총 9개의 알고리즘을, 비지도 학습 분야에서는 PCA(주성분 분석), LSA(잠재 의미 분석), NMF(음수 미포함 행렬 분해), LDA(잠재 디리클레 할당), k-means(k-평균 알고리즘), 가우시안 혼합 모델, LLE(국소 선형 임베딩), t-SNE(t-분포 확률적 임베딩) 등 8개의 알고리즘을 코드와 그래프로 설명합니다. 

책의 예제 코드를 미리 보고 싶은 분들에게 링크를 살짝 먼저 공개합니다. ^^

• https://github.com/Jpub/MLBook

각 장에서 소개하는 샘플 코드는 다음 실행 환경을 기준으로 역자께서 직접 모두 테스트를 거쳐 준비해 주셨습니다. 

• 파이썬 3.7.x
• 사이킷런 0.21.3

아울러 위의 깃헙 주소에 들어가면 구글 콜랩에서 예제를 실행하는 방법도 별도의 마크다운 페이지로 작성되어 있는데, 이것 또한 한국의 독자들을 위해 역자님께서 따로 수고해 주셨습니다. 이 자리를 빌려 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다. 인공지능 수학을 다룬 일본 책을 번역(수학 전공자)하시기도 했고 수년간의 IT 전문서 편집자 경험을 잘 살려 번역뿐만 아니라 책의 모양새까지도 신경 써 주셨답니다. 이 책을 접하는 독자들도 그 노력을 충분히 느끼실 수 있지 않을까 합니다. 

마지막으로 이 책의 강점을 역설(?)하며 책 소개를 마치겠습니다. 

■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 이 책에 대하여, 베타리더 후기, 1장 '머신러닝 기초' 일부, 2장 '지도학습' 일부, 3장 '비지도 학습' 일부)

머신러닝도감_sample.pdf

■ 도서구매 사이트(가나다순)

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