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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 번역개정2판 책 리뷰

빌노트 2022. 3. 31. 08:02
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사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 번역개정2판

Introduction to Machine Learning with Python

 

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝’은 사이킷런(scikit-learn)으로 머신러닝을 제대로 배울 수 있는 책입니다. 머신러닝(Machine Learning)은 어렵습니다. 직접 필요한 모델을 만들고 남들이 만들어 놓은 코드를 수정하기 위해서는 석박사 수준의 수학지식이 필요하다고 생각합니다. (뭐든 잘하기가 어렵습니다.) 머신러닝을 하려고 처음부터 수학공부를 하는건 좀 아니라고 생각합니다. 이 책은 사이킷런으로 머신러닝 사용에 중점을 두고 있습니다. 사용해보면서 머신러닝을 왜 사용하는지 이러한 데이터에는 어떤 모델을 사용해야하는지 조금은 이해할 수 있습니다.

 

이 책은 총 8개의 장으로 되어 있습니다. 머신러닝을 소개하는 1장을 제외하고는 만만한 장이 없습니다. 2장부터는 직접 코드를 실행해보고 결과를 보면서 천천히 학습해야 합니다. 적어도 저는 그랬습니다. 그나마 다행인 것은 개발환경을 따로 세팅할 필요없이 구글 코랩(Google Colab)에서 쉽게 코드를 돌려볼 수 있습니다. 코랩을 사용하면 파이썬 개발 접근성이 좋아 회사에서도 짬짬이 공부를 할 수 있었습니다. 이 책은 사이킷런 뿐만 아니라 넘파이(numpy), 판다스(pandas), matplotlib 등 필요한 다양한 파이썬 라이브러리를 사용합니다. 자세한 책의 구성은 위 사진을 참고하세요.

이 책의 코랩 바로가기

이 책의 깃허브 바로가기

 

파이썬 코드를 입력해서 나오는 출력 결과를 책에서 사진으로 모두 확인할 수 있기 때문에 코드를 직접 돌리지않아도 책을 보는대는 지장없습니다. 물론 직접 입력하고 출력하는 것이 공부에 도움은 됩니다. 지금 필요한 머신러닝 알고리즘을 찾아서 빨리 나의 데이터에 적용해 보는 것이 이 책의 목적이라 생각합니다. 최근접 이웃, 선형 모델, 나이브 베이츠, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망 등 다양한 모델을 이 책에서 다루고 있습니다. 

 

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(Introduction to Machine Learning with Python). 파이썬 사이킷런으로 머신러닝을 배우고 싶은 사람이라면 한번쯤은 읽어야할 책이라고 생각합니다. 저자가 사이킷런 핵심 개발자고 번역가가 머신러닝, 딥러닝 책을 많이 번역해봐서일까 책이 전반적으로 괜찮습니다. 책에 무슨 내용이 있는지 확인 후 나중에 필요한 내용을 찾아서 코드를 작성한다면 도움이 될 것 같습니다. 머신러닝 초보를 위한 책이라고는 하지만 머신러닝이라는 것이 좀 어려운 분야라 책을 모두 소화하는 데는 시간이 좀 걸릴 듯 합니다. 다양한 데이터로 이런저런 머신러닝을 하다보면 적응이 되지 않을까 싶네요. 결국은 연습 또 연습. 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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