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머신러닝을 제대로 한번 공부해 보고 싶어서 입문서를 찾다가 이 책을 보게 됐어요. 처음에는 내용이 어렵지 않을까 걱정했는데, 기본 알고리즘을 중심으로 설명이 잘 정리되어 있어서 생각보다 부담 없이 읽을 수 있었습니다. 막연하게만 알고 있던 머신러닝 개념들이 조금씩 정리되는 느낌이 들었어요 회귀, 분류, 군집 같은 기본 모델들을 예제와 함께 설명해 주는 부분이 특히 도움이 됐습니다. 다중회귀나 로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, K-means 같은 알고리즘이 실제로 어떻게 쓰이는지 보면서 공부하니까 이해가 훨씬 잘 되더라고요. 단순히 코드를 따라 치는 느낌보다는 알고리즘의 개념을 같이 이해해 보는 느낌이었습니다. 앙상블이나 모델 성능을 개선하는 방법 같은 내용도 함께 다뤄줘서 머신러닝을 조금 더 깊이 이해하는 데 도움이 됐어요. 입문서라고 해서 너무 기초적인 내용만 있는 것이 아니라, 머신러닝 모델을 어떻게 발전시키는지까지 자연스럽게 이어지는 구성이었습니다. CNN이나 RNN 같은 딥러닝 내용도 간단히 다루고 있어서 머신러닝에서 딥러닝으로 이어지는 흐름을 가볍게 살펴볼 수 있었어요. 처음 공부하는 입장에서는 분야 전체를 한 번 훑어볼 수 있다는 점도 괜찮게 느껴졌습니다 코드 설명은 QR로 연결되는 영상으로도 볼 수 있어서 책을 보다가 막히는 부분은 영상 보면서 다시 따라 해봤어요. 혼자 책만 보는 것보다 이해하는 데 도움이 됐습니다 머신러닝을 처음 공부하면서 기본 알고리즘을 정리해 보고 싶은 분들에게 괜찮은 책이라고 느꼈어요. 데이터 분석이나 AI 쪽으로 진로를 생각하고 있다면 입문 단계에서 한 번 읽어보면 도움이 될 것 같습니다 |