Book review - 어서와~ 머신러닝은 처음이지?

 알파고 쇼크 이후 머신 러닝이 전세계를 강타하고 있습니다. 머신 러닝 기법은 통계학, 수학, 컴퓨터 공학이 결합된 만만치 않은, 진입 장벽이 상당한 영역이라고 할 수 있겠습니다. 

 머신 러닝을 배우기 위해 가장 접근성이 쉬운 수단은 잘 쓰여진 책이라고 할 수 있겠습니다. 

 국내에서도 머신 러닝에 관련된 책은 여러권 나와 있었지만, 지나치게 피상적이거나 지나치게 전문적이어서 저와 같은 초보들에게는 큰 도움이 되지 못했는데요, 이번에 리뷰할 '어서와~ 머신 러닝은 처음이지?' 는 그 선입견을 깨 준 책이라고 추천드리고 싶습니다. 

 대부분의 머신 러닝 서적들이 수학적이고 엄밀한 개념을 증명하는 것부터 시작해서, 수학적 베이스가 부족한 초보자들은 그 본질을 깨닫기도 전에 이미 질려버리는 경우가 많은데, 이 책에서는 시작을 일상 생활에서 접할 수 있고, 실생활에서 쉽게 응용할 수 있는 예제로 시작하는 것이 상당히 신선합니다. 

 이를 테면, 소개팅할 사람의 특성이 다양할 때, 이를 어떻게 조합해야 성공확률을 높일 수 있는지의 예를 통해 분류 알고리즘을 설명하는 식인데요, 이런 예를 먼저 확인한 상태에서 알고리즘을 접하면 훨씬 더 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있었습니다. 

 또 한가지 주목할 만한 부분은, 이런 예를 들 때 엑셀 형태의 raw data를 먼저 제시한 후, R 프로그래밍 코드를 후에 제시하는 방식이었습니다. 

 개인적으로 모든 데이터 분석의 기본은 엑셀과 같은 데이터프레임에서 출발한다고 생각하고, 이런 데이터의 기본 구조를 잘 안 상태에서 코딩을 해야 체계적으로 데이터를 파악할 수 있게 되는데, 코드만 보여주는 것이 아니라 이런 데이터의 기본 구조를 먼저 보여주는 접근 방법에 높은 점수를 주고 싶습니다. 

 그리 두껍지 않은 책인데도 사실상 거의 모든 종류의 머신 러닝 알고리즘과 딥러닝까지 다루고 있다는 점에서 기존에 국내에 출간된 머신 러닝 서적과 확연한 차별성을 보인다고 생각합니다. 일상적인 예를 통해 머신러닝을 알려주지만 수학적인 배경 설명도 상당히 충실한 편이라 초보자 뿐만 아니라 실전에서 데이터 분석을 하고 있는 사람들에게도 좋은 트레이닝 북이 되리라 생각합니다. 

  이 책에 나오는 머신 러닝 알고리즘의 대부분은 R 코드로 구현이 되어 있고 딥러닝 파트는 파이썬으로 구현이 되어 있는데, 기본적인 R과 파이썬의 문법은 모두 알고 있다는 전제로 시작하기 때문에 프로그래밍에 대한 기초 지식이 없다면 반드시 R과 파이썬의 문법을 먼저 학습하는 것을 추천해드립니다~

 프로그래밍에 대한 기초지식이 없다고 하더라도, 알고리즘에 대한 개념을 실제적으로 느끼고 싶다면 굳이 코드를 자세히 리뷰하지 않더라도 상관은 없다고 생각합니다. 예제 하나하나가 상당히 현실적이고 와닿는 것들이어서 오히려 어렵게 쓰여진 머신 러닝 책보다 더 이해가 잘 된다는 것은 이 책의 상당한 강점이고, 또 저자분이 얼마나 고심해서 썼는지 느낄 수 있었습니다. 

 서두에 언급했다시피, 머신러닝은 수학, 통계학, 프로그래밍에 대한 최소한의 진입 장벽이 있는 부분은 어쩔 수 없는 부분이지만, 아무리 쉽게 쓴다고 하더라도 자신이 그 최소한의 진입 장벽을 넘지 못한다면 머신 러닝은 공부할 수가 없다고 생각합니다. 하지만, 그 진입 장벽을 넘은 사람에게 이 책은 상당히 유용한 트레이닝 북으로 충분한 가치가 있다고 생각됩니다. 

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