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집단지성 프로그래밍 (한빛미디어) 위키피디아에 따르면 "집단지성"은 다수의 개체들이 서로 협력 혹은 경쟁을 통하여 얻게 되는 지적 능력에 의한 결과로 얻어진 집단적 능력을 말한다. 이 집단지성은 사회학, 컴퓨터과학, 군중행동 연구 등의 세부 분야로써, 박테리아, 식물, 동물 인간 사회의 행동까지 넓은 대상을 포괄하여 연구하는데서 사용되고 있다고 한다. 본 도서에서는 한 집단에서 사람들의 행동, 선택, 아이디어를 결합하고 해석하여 어떤 통찰력을 가지는 데 쓰이는 것으로 집단지성을 이야기한다. 여전히 모호한데^^;; 어쨌든 이 책에서는 컴퓨터를 이용하여 수집된 데이터를 다양한 통계적 기법과 기계학습을 사용하여 어떤 결과를 내는 데 있어서 사용되는 수학적 기법과 기계학습에 대한 알고리즘들을 설명한다. 요즘 참여하고 있는 데이터분석을 공부하는 모임에서 이 책을 부교재로 선택을 하여서 읽게 되었다. 책 자체는 400페이지로 두껍지 않고 만만하게 보이지만, 내용은 그렇지가 않다. 집단지성을 간단히 소개하는 첫번째 챕터에 이어서 30페이지 내외의 열 한개의 챕터가 추천 시스템 만들기, 검색과 랭킹, 의사결정트리, 가격 모델링, 독립특성발견, 진화지성 등 다양한 주제를 다루고 있다. 각 챕터에서는 그 주제에 대해서 그냥 이론적인 것만 소개하는 것이 아니고 실제적인 구현의 예도 보여준다. 단, 그 예제들이 파이썬을 사용하여 구현되어있기 때문에 본인 같이 그 언어를 접해본 적이 없는 사람은 하루 정도 파이썬 문법을 익힐 시간이 필요하다. 그리고 본인처럼 데이터마이닝쪽에 문외한인 사람에게는 책에서의 이론적인 설명이 부족 하다고 느낄 수도 있다. (예제는 보이는대로 치면서 결과가 나와서 진도가 나가는 것처럼 보일수도 있지만, 돌아보면 이것이 무엇인지 잘 모르겠는 상황^^) 예를 들면, 두 가지 팩터에 대한 유사성을 알기 위해 가장 많이 사용한다는 피어슨 상관계수가 나오는데, 본인이 자바로 그것을 코딩할 필요가 있었다. 예제에 나오는 파이썬 코드를 그대로 자바로 옮길 수도 있지만, 실제로 피어슨 상관계수가 어떻게 유사성을 나타낼 수 있는지 이해하고 내가 원하는 식의 피어슨 상관계수 함수를 만들기 위해 다른 자료들을 찾아보아야만 했다. 그럼에도, 책의 목차 매우 잘 정리되어 있는것처럼 보이며, 아마존, 넷플릭스 같은 곳에서 실제 쓰이는 데이터 분석 기법들에 대해 배우고 그것을 활용하기 위해서 이론적인 배경이 없더라도 시작할 수 있는 책이라 생각된다. 읽을 때는 일단 자신이 필요한 챕터를 중심으로 읽으면서 다른 흥미롭게 보이는 챕터로 건너가는 것이 좋지 않을까 생각된다. 외국과 달리 한국의 웹 서비스들은 서비스로부터 나오는 데이터를 집단지성으로 사용하는 예가 많지 않다. 서비스를 외적으로 구축하는 것은 이제 많이 성숙된 것 같다. 이제는 이런 데이터를 사용하여 보이지 않는 곳에서부터 사용자의 경험을 풍부하게 하도록 하는데 노력을 기울일때가 아닌가 한다. 이 책은 그 점에 대해서는 확실히 도움이 될 것이다.
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국내에서 나름 명성을 가지고 있는 머신러닝 책. 개인적으로 이 책은 '머신러닝 인 액션' 책보다는 각 알고리즘에 대한 설명이 좋고, 코드 설명은 조금 나쁜 책이라고 생각한다. 각 챕터마다 하나의 알고리즘을 주제로 예제를 풀어가면 이해시켜 준다. 다만 역시 그렇게 좋은 설명은 아니라고 생각한다. 한번 머신러닝을 맛보기 좋은 책 정도의 느낌이다. 한가지 주의할 것은 파이썬 코드로 진행하는데 코드에 대한 설명이 좀 불친절하고 어느정도 파이썬 기본이 있는 사람을 대상으로 하기 때문에 파이썬을 모르면 이 책을 읽기 굉장히 어려울 것이다. 내 브런치 글을 편집한 것으로 원 브런치 글도 링크를 달아본다. https://brunch.co.kr/@kospoll-lab/5 |