[나는리뷰어다] 핸즈온 머신러닝 3판

예제소스: https://github.com/rickiepark/handson-ml3

수학이나 어떤 프로그래밍을 접할 때 바이블이 한권씩은 존재 하는데요~

머신러닝의 바이블은 핸즈온 머신러닝이 아닐까 생각해 봅니다.

2006년 제프리 힌턴의 정확도 98%로 손글씨 숫자를 인식할 수 있는 심층 신경망 훈련 기법에 관한 논문 발표 이후 불과 몇년만에 머신러닝은 산업계를 정복했는데요~

만약 지능을 갖춘 로봇을 만들고 싶다거나 얼굴을 인식하게 하거나 걸어서 돌아다니게 만들고 싶다면 이 책을 이용해 머신러닝에 도전해 보시길 바랍니다.

 

책 소개

이 책의 목표는 데이터로부터 학습할 수 있는 프로그램을 구현하기 위해 필요한 개념과 직관,도구를 설명하는 것입니다.

책의 구성은 다음과 같이 1부와 2부로 나뉘어져 있으며

1부 머신러닝에서는 다음과 같은 주제를 다루고 있습니다.

• 머신러닝의 기본개념
• 전형적인 머신러닝 프로젝트 단계
• 데이터를 사용해 모델 학습시키기
• 데이터처리,정제, 비용함수 최적화하기
• 특성선택과 특성공학
• 모델 선택과 교차 검증을 사용해 하이퍼파라미터 튜닝하기

기타 머신러닝에 대한 기본 지식을 사이킷런을 이용하여 실습과 함께 진행을 합니다.

2부 신경망과 딥러닝에서는 다음 주제를 다루고 있습니다.

• 신경망이 무엇인지 살펴 보기
• 텐서플로와 케라스를 사용한 신경망 만들고 훈련시키기
• 피드포워드신경망,비전을 위한 합성곱신경망,순차처리를 위한 LSTM,자연어 처리를 위한 트랜스포머,생성학습을 위한 오토인코더와 GAN 
• 강화학습을 사용하여 전략을 학습할 수 있는 에이전트를 만드는 방법
• 대용량 데이터를 효율적으로 적재하고 처리하기

위와 같이 2부에서는 좀 더 깊이 있는 신경망과 딥러닝을 해부해 보고 실전에서 사용할 수 있는 방법등을 다루고 있습니다.

이 책은 내용의 양이 방대하여(무려 1000페이지가 넘는 양) 1부와 2부로 나뉘어져 있으며 저는 전자책으로 보고 있지만 실물 책으로는 두권으로 분리를 할 수 있다고 합니다.

1판에서 2판으로 변경사항은 텐서플로 1.x 에서 텐서플로 2.x 로 마이그레이션 되었습니다. 텐서플로 1.x 버젼의 코드가 텐서플로 2.x에서 실행 되지 않는 문제점이 있는데 2판에서 2.x 버젼으로 변경하였는데 3판에서는 모든 코드를 최신 라이브러리 버젼으로 업데이트 되었습니다.

또한 3판에서는 자연어처리(트랜스포머 + 허깅페이스)와 생성 모델을 추가로 다루고 시계열 예제를 실전 데이터를 사용하도록 바꾸었습니다.

 

서평

핸즈온 머신러닝 3판은 머신러닝을 처음 시작하는 분들께 추천하는 책입니다.

머신러닝의 기본 개념 부터 실습까지 체계적으로 학습할 수 있으며 최신 머신러닝 기술과 트렌드를 반영하고 있습니다.

먼저 구성을 살펴 보면 각 장 마다 머신러닝의 개념을 충분히 설명한 다음 실제 데이터를 이용한 실습을 통해 이론에 대한 개념을 깨우치도록 구성이 되어 있습니다.

또한 현재 챗GPT에서 사용되고 있는 트랜스포머와 같은 자연어처리와 생성 모델등 최신 기술과 트렌드를 반영하여 머신러닝의 최신 동향을 파악할 수 있습니다.

그리고 실습파일로 제공되고 있는 노트북 파일은 코랩에서 직접 실습을 진행해 볼 수 있기 때문에 동작하는 원리를 하나하나 실습해 보면서 머신러닝의 원리를 깨닫게 될 것입니다.

머신러닝 모델과 훈련 알고리즘을 블랙박스처럼 내부 작동 방식을 몰라도 많은 일을 처리 할 수 있지만 이 책에서는 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 어떤 모델을 선택하는 것이 좋은지, 올바른 훈련 알고리즘이나 작업에 맞는 좋은 하이퍼파라미터를 빠르게 찾는 방법등에 대해서 자세히 다루고 있습니다.

머신러닝의 개념부터 고급 개념까지 다루고 있기 때문에 입문자라면 이해하는 부분까지 쭉 따라서 익혀 보시고 이해 되지 않는 부분은 건너 뛰었다가 나중에 여러번 책을 펼쳐 봐도 좋을 책인것 같네요.

따라서 이 책은 머신러닝을 공부하시는 분들이라면 꼭 한권은 소장해야 할 책이 아닌가 싶네요.^^

 

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