이책은 캐글 경진대회 예제를 가지고 머신러닝 딥러닝을 설명해주는 책이다. 다른 교재와는 달리 실제 캐글 데이터를 가지고 머신러닝과 딥러닝을 설맹해주어 실제 적용하기에 아주 적합한 책이다. 

또한 기본적인 머신러닝 주요 개념에 대해서 간략하게 설명을 해주고 있으나 실제 더 정확한 개념은 다른 머신러닝 기본서를 보고 이 책을 봐야한다. 이책은 머신러닝 초급자들보다는 어느정도 머신러닝을 해본 사람을 대상으로 캐글 경진대회 때 사용한 데이터를 가지고 머신러닝을 직접 해보는 것을 보여주고 있다. 이점이 다른 책과는 가장 큰 차이다. 

대부분의 머신러닝 책이 기본적인 원리 설명과 간단한 예제를 나열하는데 이책은 캐글 경진대회 데이터로 데이터 분석을 어떻게 할 것이며 모델링 전략을 어떻게 구사할 것인지를 상세하게 알려 주고 있다. 또한 모델을 하고 난 후 성능 개선을 위해서 어떤 면을 더 참고해야 하는지 성능 개선 부분도 상세하게 알려주고 있다. 

문제를 이해하고 탐색적으로 데이터를 분석하고 난후 분석 정리 및 모델링 전략을 도출하고 이중에서 베이스라인 모델을 선정한 후 머신러닝 또는 딥러닝 수행후 그 결과 값을 가지고 더 나은 성능을 할 수 있는 개선점은 없는 지 살펴본 후 개선까지 하고 있다. 자전거 대여 수요 예측, 범주형 데이터 이진분류, 안전 운전자 예측, 향후 판매량 예측, 항공 사진내 선인장 식별, 병든 잎사귀 식별, 흉부 엑스숸 기반 폐렴진단 등 실제 캐글 경진대회때 사용한 데이터로 위와 같은 프로세스로 서술 되어 실제 큰 도움이 되고 있다. 

또한 책으로 공부하면서 책 전체를 요약하여 시각적으로 보여주는 미니맵과 체크리스트를 제공하여 학습자의 편의성을 높여주고 있다.

머신러닝과 딥러닝을 실제로 해보고 실무 능력을 키워서 중급 이상의 실력을 갖추기 위해서 이책은 필수적인 책이고 꼭 보아야하는 책이다. 이런책이 출간되어서 개인적으로 너무 반갑다. 앞으로도 개정판등 더 나은 책으로 다시 돌아왔으면 하는 바램이다.