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내용은 충실한 '교과서'. 대부분 수식, 그것오 엄밀한 수식으로 설명하기 땜에 '선형대수학', '확률, 통계' 학부 전공 수준으로 익혀야 읽을 수 있을것임. 아니라면 사지마시고 더 쉬운책을 권해드립니다. 왜냐하면 수식이 간결하고 엄밀하기 때문에 말로 풀지 않고 수식으로 써놓고 옆에 이정도는 기본 수학 익히면 이해할수 있어! 라고 친절히? 주석을 달아놓았습니다. 저는 전공자라 읽고 이해할 수 있긴했는데 비전공자시거나 학교를 졸업한지 좀 되시는 이분야에 입문하시려넌 현업분들은 다른책을 권해드립니다. |
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머신러닝과 관련된 수많은 책들이 있다. 하지만 단단한 머신러닝 처럼 머신러닝에 대한 기본개념 부터 응용까지를 폭넓게 다루고 있는 책은 많지 않다. 머신러닝을 기초부터 제대로 배우고자 한다면 단단한 머신러닝으로 공부할 것을 추천한다. 선형모델, 의사결정트리, 신경망, SVM 알고리즘, 베이지안 분류기, 차원축소, 강화학습 등 머신러닝 분야 대부분을 누락없이 꼼꼼하게 다루고 있다. |
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이 책을 읽게 된 계기는 "더 심화적인 머신러닝 공부를 하고싶다."였습니다. 리뷰를 보면서 지금 나에겐 너무 어렵진 않을까? 란 걱정이 있긴 했습니다. 그러나 여름방학인 점과 더 심화적인 공부를 하고싶다는 두 상황이 모두 맞으면서 이 책을 독학하기 시작했습니다. 역시 리뷰에 적힌 대로 수식과 수학적인 부분이 조금 어려웠습니다. 그러나 ChatGPT에게 많은 도움을 받으며 조금씩이나마 이어갈 수 있었습니다. 선생님이나 주변 어른에게 물어보는 거는 시간적, 공간적 제한이 있기도 하고 애초에 고등학교에서 이런 것을 물어봐도 대답해주실 수 있는 선생님이 아예 없었습니다. 그래도 결국엔 이 책을 다 읽었네요. 아직 완전히 이해하지 못 한 부분도 있고 한 번 읽었다고 끝낼 분량이 아니라서 계속해서 읽긴 할 겁니다만, 결국엔 다 읽었습니다. 1. 일단 기존의 리뷰대로 난이도가 높았던 책이었습니다. 거의 한 챕터마다 며칠은 쏟아부었습니다. 그래도 요즘은 대화형 인공지능덕분에 모르는 부분은 맞춤형으로 질문할 수도 있어서 어렵긴 했지만 그래도 못 읽을 수준은 아니였습니다. 2. 그래도 정말 다양한 개념을 심화있게 공부할 수 있었습니다. 특히 연습문제덕분에 미처 생각해보지 못 한 부분도 생각해볼 수 있었습니다. |