안녕하세요. 역자 김영진 입니다.

먼저 제가 번역한 책을 읽으시고 불쾌하셨다니 사과말씀부터 올립니다.

말씀하신 것 처럼 너무나 좋은 원서였기에

학생신분 임에도 제가 욕심을 부려 미숙한 번역을 하게 되었습니다.

몇 가지 변을 드리자면, 위에서 말씀하신 것 처럼 여러 명이 번역을 한 것은 아닙니다.

제 전공과도 닿아 있었고, 저 역시 공부하는 마음으로 소스코드들을 실행시켜 가며 혼자 작업한 책이 맞습니다.

번역을 하면서 중점을 두었던 부분은,

문법적인 부분 보다는 전공자가 아닌 일반인들이 이 책을 읽었을 때 어떻게 하면 좀 더 쉽게 받아들일 수 있을까 하는 부분을 염두에 두었습니다.

학문적인 부분과 대중적인 부분을 함께 생각하며 작업해야 했기에

쉽지는 않은 작업이었습니다만, 나름 많은 고민과 생각이 담겨있는 책입니다.

책을 읽으시다가 번역에 미숙한 부분이나, 궁금하신 부분, 의문나는 부분이 있으시면

goldenyj@gmail.com으로 언제든지 연락 주시면,

바로 답변 드리고, 수정하도록 하겠습니다.

저 역시 아직은 공부하는 사람이기 때문에

이런 비판은 피하지 않고 받아들이고 개선하도록 하겠습니다.

기회가 주어진다면 번역은 계속 해 볼 생각입니다.

단, 더 나은 번역을 해야 겠지요.

말씀 감사합니다.

패턴 인식, 마이닝 분야의 기본 입문서들과 같이 읽으면 좋을 것 같은 구성이다.

파이썬을 활용하는 점이나, 설명하는 점 모두 실용적이다.

다만, 역자(김영진)가 처음 번역 한 것이라는데, 아마도 실제론 여럿이 번역하고, 이름만 혼자 쓴듯하다.

장마다 번역의 품질이 제각각이고, 무엇보다 같은 용어를 다르게 번역 한 것이 그 근거다.

특히 SVM을 설명하는 6장(이 리뷰를 쓰게 만든...)은 최악이다. 

대학원 정도 다니는 사람이 작성한 글인데, 최소한 주어/술어 불일치 같이 초딩들도 안하는 문장은 없애야 하는 것 아닌가?

역자에게, 특히 6장을 번역한 역자에게 부탁 하건데, 제발 이번 번역이 당신의 마지막 번역이길 바란다.

출판사도 제발 싸다고 아무한테다 번역 맡기지 말고, 인쇄하기 전에 한번이라도 좀 읽어봐라. 썅..

관련 전공 3학년을 마쳤는데 이해하기에 큰 무리는 없다. 머신러닝에 관심있는 학부생이 이해하기에 무리가 없는 수준이다.

파이썬을 처음 접했지만 구글링으로 메소드를 찾아보며 실습해보니 큰 무리는 없었다.

하지만 번역이 아쉬웠는데 일관성 없는 단어 사용과 와닿지 않는 한자어 번역, 알아먹기 힘든 문장 구조가 빈번하게 나왔다.. 필자가 전문적인 역자가 아니라고 하지만 좀 심하다.

내용은 좋으니 사서 봐도 좋지만 영어에 자신이 있는 편이라면 영어책을 사보는 편이 나을 것이다.

이 책은 어려운 기계학습을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 쓰여진 책이다.

번역도 잘 되어 있으나 가장 아쉬운 점은 설명 방법이 완전히 거꾸로 되었다는 것이다.

특히 소스코드를 먼저 보여준 뒤에 이 소스코드가 어떤 문제를 해결하는지 설명하고 있다.

함수형 + 스크립트 언어 + 엉망으로 쓰여진 변수 네이밍...

소스코드를 봐서는 전혀 이해가 되지 않는다.

입력되는 parameter 데이터 구조를 봐야 이해가 된다.

몇번씩 페이지를 앞장으로 넘겨가며 데이터 구조를 확인해야 하는 불편함이 있다.

이 책을 만약 내가 다시 쓴다면

기계학습을 적용하기 위한 데이터 구조를 표현하고

데이터 구조로부터 어떻게 문제를 해결 할 것인지 step by step으로 설명할 것이다.

다시 순화해서 말하자면 입문자가 보기에 구성이 엉망이다.

그나마 이렇게 알기 쉽게 쓰여진 책이 얼마 없다.

번역은 훌륭하다.

내용은 4점, 편집 구성에 낮은 점수를 준다.

머신러닝 인 액션은 제가 처음 접한 기계학습 관련 도서입니다. 무엇보다 이 책을 선택하게 된 계기는 다양한 알고리즘 내용의 포함 및 그 당시 나왔던 책들 중에 가장 자세하게 내용을 담고 있었던 책이기 때문이었습니다. 구현방법까지 모두 담고 있는 책이었기에 그 당시(대략 3~4년 전입니다) 본인이 선택할 수 있는 가장 최선의 책이었죠.

이 책의 장점은 위에서 언급했듯 내용이 자세하고, 상세합니다. 여러 종류의 알고리즘을 다루고 있다는 것이 큰 메리트이며 그것의 구현(Python활용)이 나와있기 때문에 기계학습 개발을 시작하려는 개발자들에게는 최적의 도서라고 할 수 있습니다.

본 책을 개인 연구에 활용하기 위해 구매했었습니다. 그러한 목적에 의해 발생한 단점은 원리나 개념에 대한 설명이 구현만큼이나 자세하지 않다는 점입니다. 처음 입문자로 공부를 시작하려면 개념에 대한 이해가 완벽히 되어있는 상태가 좋습니다. 그래야 개발을 시작할 때 주도적으로 이끌 수 있기 때문이죠. 하지만 본 책은 자세하고 상세한 내용 구성 대비 개념에 대한 비중이 비교적 적습니다. 이 부분이 유일한 보완할 점이라고 생각됩니다.

고등학교 1학년 연구를 할 때 많은 도움을 주었던 책이고, 대학교에 진학하여 프로젝트를 할 때에도, 그리고 지금까지도 도움을 주고 있습니다. 기계학습의 구현에 관한 책을 찾으신다면 꼭 추천하고 싶습니다.

번역이 엉망이라는 평이 있는데 내 생각은 조금 다르다.

애초에 그 분들이 이해하기 어려운 내용이란것과

또 하나는 원서 자체가 좀 산만하게 설명을 해놓았다.

이걸 번역자가 매끄럽게 다시 설명해 주었으면 200점이겠지만 그러긴 사실 힘들다. 

원래 머신러닝,통계를 글로 설명하다보면 원래 내용보다 좀 산만해지며 어려워지기 마련인듯싶다.

이 책을 구매하시는 분들은 반드시 코드를 직접 타이핑한후 코드로 이해해야한다. 그렇지 않고 글로만 읽으면 어렵기 마련이다.  오히려 코드가 더 쉽다.  

많은 사람들의 번역이 안좋다는 평을 봤지만 해당 도서의 시리즈물이 워낙에 좋은 책이 많아서 일단 사서 봤다. 결론부터 말하자면 머신러닝을 다룬 책이라고 보기에는 내용이 너무 약하다는 생각이 든다.

머신러닝 알고리즘들을 많이 다루기는 했지만 머신러닝 자체가 통계학적인 내용이 많이 들어가는데 이 통계학적인 설명들을 너무 어렵게 설명해놔서 이해하기가 쉽지 않다. 

또한 다른 사람들의 평처럼 전체적인 번역에 대해서는 잘 모르겠지만 핵심이 되는 단어들을 굳이 번역을 해놔서 오히려 더 이해하기 힘들게 번역을 해놨다. 이부분은 이 책 뿐만이 아니라 많은 번역서들이 겪는 실수인 듯하다. 

내가 바랬던 머신러닝 기본서라면 각 머신러닝 알고리즘의 개요와 해당 머신러닝의 알고리즘에 대한 이론적 배경, 알고리즘의 상세 설명, 해당 알고리즘을 어떤 결과를 도출하기 위해 사용할 수 있는지 이런 부분들을 기대했지만 기대와 좀 많이 어긋나는것 같아서 별점을 3개밖에 줄 수가 없다.

이론적으로 ML을 설명하는 책은 많았지만 독자가 따라하며 실제 수행해볼 수 있게 만든 책은 이 시기에 많지 않았기에 출간 자체를 반겼던 책입니다. 하지만 문장이 난해하여 읽기가 힘듭니다. 원문조차 별로라는 얘기도 있으나 확인은 못해봤습니다. 이 리뷰를 쓰는 17년 말에는 ML 관련한 다양한 실습 책들이 시중에 많기에 이제와서 이 책을 선택할 이유는 딱히 없을 것으로 보입니다.