정말 재밌다.

알고리즘 책이라 생각하여 초반에는 갸우뚱 했다. 하지만 책을 피면 완전 다른 세상이다.

내가 생각하는 알고리즘 책이 아니었다. 수식같은 것은 별로 없고 인문서 느낌이 많이 난다.

약간 경영경제 쪽 책느낌도 난다. 알고리즘이 세상에 어떠한 영향을 줄 수 있는지 지적 영감을 주기에 완벽한 책이다.

알고리즘을 학습하기 보다는 알고리즘에 대한 세상의 영향도를 알 수 있는 책이다.

이책은 최근들어 자주 등장하는 머신 러닝에 관한 책이다.
머신러닝은 인공 지능과 혼동되기도 한다. 기술상 머신러닝은 인공 지능의 하위 분야지만 이제는 크게 성장하고 성공하여 부모 같은 인공지능이 자신보다 더 뛰어난 머신 러닝을 자랑스러워할 정도다. 인공 지능의 목표는 컴퓨터를 가르쳐서 지금은 인간이 하는 일을 더 잘하게 하는 것이고, 이를 달성하는 데 학습이 가장 중요한 요소다. 학습이 없으면 어떤 컴퓨터라도 인간을 따라잡는 데 오랜 시간이 걸린다. 학습을 해야 다음 단계로 넘어간다.

책을 읽다가 인상깊었던 구절이 있다. 학습은 중요한 부분을 기억하는 만큼 세부 항목은 잊는 것이다. 컴퓨터는 궁극적으로 특수 재능을 지닌 학습 장애인이다. 컴퓨터는 힘들이지 않고 모든 것을 기억할 수 있지만 우리는 그것을 기대하는 게 아니다. 컴퓨터와 인간의 조금의 차이를 느낄수 있던 글이다. 머신러닝에 대해서 더 공부해 봐야 할것 같다.

머신러닝을 시작하는데 도움을 받고자 이런저런 책을 알아보던 중 서평이 매우 좋아서 이책을 구매했는데 내겐 너무 어려운 책이다.

너무 많은 비유가 뭘 의도하는지 파악도 되지 않고, 번역으로 인한 문제인지 모르겠지만 한자어로 된 단어들도 꽤 되다보니 사전과 구글링을 동반하지 않으면 이해도 잘 되지 않는다. 번역 용어가 좀 이상해서인지 구글링으로 잘 검색도 안되고..

"S자 곡선을 빼고 각 신경세포가 입력의 가중치 합을 그냥 출력하게 하면 국소 최적점의 문제를 없앨 수 있다. 그러면 오류를 표시하는 그림은 매우 매끄러워지고 단 하나의 최소값인 전 영역의 최소값만 생긴다. 하지만 선형함수들의 선형함수는 여전히 선형함수여서 선형 신경세포들의 신경망은 하나의 신경세포보다 나을 것이 없다. 선형 두뇌는 그 크기가 얼마가 되든지 회충보다 둔하다. S자 곡선은 둔한 선형함수와 극도로 민감한 계단함수의 중간이며 훌륭한 선택항이다."

이런 식의 문장을 어떻게 이해해야 할지..

내 머리를 탓하며 다시한번 읽기에 도전하지만 그래도 이해가 되지 않는다면 내 머리의 한계로 생각하고 머신러닝은 포기하련다.