'3판으로 거듭난 머신러닝 갓철민의 새 책. 동영상, 인프런 강의와 함께라면 머신러닝을 꿰찰 수 있는 책 '

 머신러닝에 있어서는 거의 바이블로 불리는 책이 둘 있다. 하나는 '핸즈 온 머신러닝'이고,  다른 하나는 권철민 저의 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드'이다. 이 책의 경우 인프런에서 따로 강의가 연계되어 있으며 오랫동안 강의와 책 모두 스테디셀러로 분류될만큼 많은 사람들의 사랑을 받은 책이다.

- 목차:

 700페이지에 육박하는 어마어마한 두께의 책에는 기본적인 머신러닝의 알고리즘부터 시작해서 실제 캐글에 쓰이는 방법과 최근에 사용되는 기법들까지 큰 줄기를 따라가기만 하면 되는 구조로 서술되어 있다. 머신러닝 생태계에서 시작해 사이킷런 전반과 평가, 분류에 쓰이는 모델과 회귀 모델, 차원축소 방식과 군집화에 이어서 텍스트 분석, 추천 시스템에 이르기까지 굵직한 모델과 기법들을 전체적으로 다채롭게 다룬다.

- 인상적인 파트 :

 이렇게 두께감있는 책에서 가장 중요한 부분은 역시 첫번째 하트다. 기본적인 개념과 비지도와 지도학습에 대한 분류, 파이썬과 R의 구분과 어떤 라이브러리를 많이 쓰는지에 이어서 요즘 많이 다루는 주피터 노트북과 VScode에 대한 대략적인 설치법까지 초보자를 위한 배려가 곳곳에 스며들어 있다. 넘파이의 행렬 연산과 판다스의 데이터 프레임을 다루는 방법들까지 친절하게 서술되어 있어서 한번씩 체크해보기에 용이하다.

- 기억에 남는 부분 :

 특히 지도 학습에 있어서 가장 큰 두갈래를 꼽자면 분류와 회귀이다. 분류는 각 데이터들을 어떤 항목으로 나눌 것인지를 정하며, 회귀의 경우 주어져 있는 데이터를 기반으로 어떤 값을 도출할 것인가를 모델을 기반해 뽑아내는 방식을 말한다. 두 방식 모두 워낙 널리 쓰이는 모델이기 때문에 어느 하나 빼놓을 수 없는데 각 모델들의 정확도를 어떻게 잡아내는지, 하이퍼 파라미터는 어떻게 조절해야하는지를 전반적으로 상세히 설명해준다.

- 이 책이 도움이 되는 사람을 꼽는다면 :

 사실 머신러닝에 갓 입문한 사람의 입장에서는 책의 볼륨이 부담스러울 수 있지만, 이 한권을 다 탐독하고 나면 어느정도 준전문가의 영역으로 들어설 수 있다. 또는 한번 머신러닝의 큰 줄기를 잡고서 다시 세세한 사항을 다시 짚어보고 싶은 사람들에게 있어서 내가 어딜 놓치고 있었는지에 대해 제대로 체크해볼 수 있는 책으로도 괜찮을 것이다. 완벽 가이드라는 타이틀에 걸맞게 모델의 평가와 어떻게 쓰이는지에 대한 용도, 그리고 캐글에서의 실질적인 활용까지 두루 알 수 있을 것이다.

- 내돈내산으로 직접 책을 구입한 뒤 작성된 후기입니다. -