파이썬으로 자연어 처리를 하고 싶다면

공부해볼만한 책 한 권을 소개하고자 한다.

 

표지

 

원서 제목은 다음과 같다.

"Blueprints for Text Analytics Using Python"

 

초판

 

발행한지 얼마 안된 따끈따끈한 책이다.

 

원서는 2020년 12월에 출간되었으니

약 2년의 시차가 있어서 조금 아쉽기는 하지만

지금 공부하기 해서 활용하는데에는 부족함이 없다.

 

독자

 

이 책은 텍스트 분석에 대해서 처음 접하는 분들이 아니라

텍스트 분석을 실제 구현하고자 하는 분들을 위한 책이다.

 

제약

 

다만, 기본적으로 영어를 기반으로 하기 때문에

한글 텍스트 분석을 위해서는

추가적인 학습이 필요하긴 하다.

 

원서와 2년의 차이가 있는데,

이왕이면 실습 코드만이라도 한글 지원을 추가해줬으면

훨씬 더 좋았을 것 같다.

 

챕터 개요

 

각 챕터(장)에서 어떤 데이터셋을 사용하고

어떤 라이브러리를 이용했는지

깔끔하게 정리를 해줘서

필요할 때 손쉽게 찾아볼 수 있다.

 

추천 도서

 

이 책에서는 기본적인 이론 등에 대해서 설명해주지 않기 때문에

추가적으로 공부하면 좋을 책들을 추천해주고 있다.

 

심지어 한빛미디어 출판이 아닌 책도 추천을 해준다 ^^

 

본문

 

책은 아쉽게도 흑백이다.

컬러 추종자로써 조금 아쉽다 ^^

 

원서 eBook을 보면 컬러로 나오던데...

 

구성

 

각 챕터(장)별로

학습목표와 데이터셋에 대한 설명을 해준다.

 

해당 챕터에서 뭘 하고자 하는 것인지

어떤 데이터를 가지고 하는 것인지

설명을 해주기에 공부할 때 많은 도움이 된다.

 

 

그리고, 중요한 실습 코드 !!!

 

https://github.com/blueprints-for-text-analytics-python/blueprints-text

 

실습 코드

각 챕터별로

README.md

내용을 너무나 예쁘게 잘 작성해줘서 기분이 좋았다.

 

JupyterNotebook

 

JupyterNotebook 파일도 깔끔하게 작성되어 있다.

 

사실 책 내용을 보면 책에서 설명하고 있는 내용이

JupyterNotebook 파일에 작성되어 있으면

공부할 때 훨씬 더 손쉽게 접근할 수 있을 것 같지만...

그것까지 바라는 것은 욕심인 것 같기도 하고...

 

 

NLP에 대해서 기본적인 사항을 공부한 다음

실제 코드로 만져보고 싶은 분들에게는

엄청 유용한 도움이 될 책이다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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표지

 

최근 전세계적인 어려운 경제 상황에

운명처럼 만나게 된 책

 

"파이썬 기반 금융 인공지능 (Artificial Intelligence in Finance)"

 

초판 1쇄

 

받아본 책은

이제 태어난지 갖 1달 된 따끈따끈한 책이지만...

원서는 2020년에 첫 출간되었었다.

 

First Edition

 

2년이 지난 책이라 조금 아쉬움은 있지만,

그래도 이렇게 번역서가 나온 것만으로도 정말 고마운 일이다.

 


예전에 퀀트 투자 관련된 책을 살짝 살펴본 적이 있었는데

그래서인지 이 책 제목을 보고

제일 먼저 든 생각은

"이 책도 퀀트 투자 관련된 것이겠구나!"

였다.

 

 

그래서 살펴본 목차는 다음과 같다.


[PART I 기계지능]

CHAPTER 1 인공지능
CHAPTER 2 초지능

[PART II 금융과 머신러닝]

CHAPTER 3 규범적 금융
CHAPTER 4 데이터 기반 금융
CHAPTER 5 머신러닝
CHAPTER 6 인공지능 우선 금융

[PART III 통계적 비효율성]

CHAPTER 7 밀집 신경망
CHAPTER 8 재귀 신경망
CHAPTER 9 강화 학습

[PART Ⅳ 알고리즘 트레이딩]

CHAPTER 10 벡터화된 백테스팅
CHAPTER 11 리스크 관리
CHAPTER 12 집행 및 배포

[PART Ⅴ 전망]

CHAPTER 13 인공지능 경쟁
CHAPTER 14 금융 특이점

[PART Ⅵ 부록]

APPENDIX A 상호작용형 신경망
APPENDIX B 신경망 클래스
APPENDIX C 합성곱 신경망

 

 

퀀트 투자 책인 것은 맞지만,

금융 데이터들을 어떻게 AI를 활용하면 좋을지에 대해서

포커스가 맞춰진 책이다.

 

목차 설명

각 목차 앞에서는 어떤 의도로 작성되었는지,

어떤 내용인지에 대해서 설명을 먼저 해주고 있다.


정말 친절하게도 학습 플랫폼도 제공을 해주고 있다.

 

https://aiif.pqp.io/

 

학습 플랫폼

 

이메일 주소를 가지고 계정을 등록해야하는 불편함은 있다.

이메일 인증 후 로그인 하면 다음과 같은 플랫폼을 사용할 수 있다.

 

Jupyter Notebook

 

커널도 제공을 하고 있는 것 같지만,

뭔가 설정을 필요로 하는 것인지...

실제 실행을 하면 에러가 발생했다.

 

커널 에러

 

다운로드 받아서 colab에서 실행을 해보니

잘 된다.

 

colab


금융데이터를 가지고 어떻게 인공지능(AI/ML)을 이용해서

다뤄야 할지 공부할 수 있는 좋은 책이다.

 

이 책에서 다루는 라이브러리는 다음과 같은데,

 

python / scikit-learn / tensorflow / keras

 

일반적으로 많이 사용되는 라이브러리들이기에

많은 분들에게 쉽게 다가설 수 있을 것이다.

 

다만, 소스코드를 제공하는 방식이

사실 조금 불편하긴 하다.

 

본래 플랫폼까지 제공해주려는 의도인 것 같기는 하지만

그냥 GitHub로 제공을 해주고

Colab을 사용하도록 가이드하는 것이

훨씬 더 접근성이 좋지 않았을까 한다.

 

소스코드가 업데이트 된지도 2년이 되었던데,

독자적인 플랫폼 제공이 어떤 의미가 있는지는....

 

언젠가 퀀트 투자를 이용해서 용돈벌이를 할 수 있기를 꿈꾸며

여기까지 서평을 마치겠다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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컴퓨터공학을 전공한 코딩쟁이로써

머신러닝, 딥러닝을 공부하면서 항상 수학이라는 엄청난 장벽에 어려움을 겪고 있다.

(공돌이라고 누구나 수학을 잘하지 않아요 !!! 😥)

 

나는 엔지니어(Engineer)이지 사이언티스트(Scientist)가 아니다.

사실 GPT-3에서 사용된 Transformer가 어떤 특징이 있는지 그런건 별로 궁금하지 않다. 😑

 

내가 관심있는 것은 그것을 어떻게 구현했는지 이고,

그걸 사용하려면 어떻게 해야하는지 그런 것이 훨씬 더 궁금하다.

 

그런데, 역시 오레일리에서는 나같은 코딩쟁이들을 위한 책을 내놨고,

멋진 한빛미디어에서 존경스러운 박해선님이 번역한 책을 출간해주셨다 !!! 😍

 

표지

 

말 그대로 "개발자를 위한 (For Coders)" 책이다 !!!

 

한글판은 나온지 얼마 안된 따끈따끈한 책이지만, 원서는 2020년 10월 1일에 출간했으니 시간이 좀...

하지만, 머신러닝 번역서의 장인이신 박해선님이 예제를 비롯하여 내용들을 모두 살펴봐주셨으니, 믿습니다 !!! 😎

 

초판

 

다시 한 번 말하지만, 이 책은 개발자를 위한 책이다.

모델의 수학적 배경을 알고 싶다거나 머신러닝 자체에 대해서 공부하기를 원한다면 다른 책을 찾아봐야 한다.

 

아! 그리고, 이 책은 텐서플로(Tensorflow)를 사용하고 있다.

파이토치(PyTorch)를 원한다면 역시 다른 책을 ... 🙄

 

대상 독자

 

이 책은 크게 `모델구축``모델 사용`의 두 묶음으로 구분이 되어 있다.

 

`모델 구축`에 있어서도 (비전, 자연어, 시퀀스) 3가지 유형에 대해서 모두 설명해준다.

 

모델 구축

 

`모델 사용` 부분에서는 모바일 환경에서 사용할 수 있는

`텐서플로 라이트(Tensorflw Lite)`를 설명해주고 있으며 심지어 iOS 앱으로 구현하는 것까지도 알려준다.

 

모델 사용

 

그리고, 20장을 보면

짧게나마 윤리/공정성/개인정보에 대한 이야기도 해준다.

 

 

책의 전체적인 내용에 대해서

박해선님이 직접 설명해주신 그림도 있다.

 

[출처] https://tensorflow.blog/aiml4coders/

 

 

'이론과 실습' 측면에서 바라보면 이 책은 '실습'에 충실한 책이다.

뒤늦게 머신러닝을 공부하고자 하는 개발자에게는 속시원한 책이지 않을까 한다.

 

 

책의 정오표는 아래 링크에서 확인할 수 있다.

  - https://tensorflow.blog/aiml4coders/

 

 

예제 파일(쥬피터 노트북)은 아래 링크에서 확인할 수 있다.

  - https://github.com/rickiepark/aiml4coders

 

예제 파일은 원서의 것을 그대로 공유하는 것이 아니라

박해선님이 확인하고 다듬어서 올려주신 것으로 알고 있다.

 

주석이 별도로 없는 것은 조금 아쉽지만, 그래도... !!! 😋

 

 

마지막으로,

개인적인 취향으로 ... 이 책은 Coloful 하다 !!! 😁

 

그림

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

 

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오랜 시간 Software Engineer로써 살고 있는 고인물이

새로운 세상에 적응하기 위해 딥러닝이라는 것을 공부하려고 할 때

가장 큰 장벽으로 다가오는 것이 바로 수학이다.

 

고등학교 시절 이과를 선택하고 공대에 입학해서 공돌이 생활을 했지만

수학을 정말 싫어하고 못했던 나인데, 이 나이 먹고 다시 수학 공부를 해야하다니!!!

 

하지만, 딥러닝에 대해서 파고들기 위해서는 수학 공부는 필수다.

어쩔 수 없다.

 

그렇지만, 수학 정석부터 시작할 수는 없고, 필요한 내용만 공부를 하려면... ?!

 

표지

 

나온지 얼마 안되는 정말 따끈따끈한 책이다.

원서도 2021년 10월에 출간되었다.

 

1쇄

 

책 제목에 "딥러닝"이 적혀 있다고 해서 알고리즘이나 코드를 설명해주는 책은 절대 아니다.

 

역전파(Backpropagation)와 경사하강법(Gradient Descent)을 이해하기 위한

수학적 배경 지식을 공부하기 위한 수학책이다.

 

"옮긴이의 말"에서도 분명히 이 부분을 말해주고 있다.

 

옮긴이의 말

 

그렇다고 해서 정말 수학 공식만 설명해주고 있는 책은 아니다.

실제 Python 코드를 이용한 구현 방법도 알려주고 있기에 실습을 하면서 공부를 할 수 있다.

 

책의 구성을 살펴보면 다음과 같다.

 

구성 1
구성 2

 

"옮긴이의 말"에서도 언급한 것 처럼

이 책은 `10장 역전파`와 `11장 경사하강법`을 설명하기 위한 책이다.

 

실습환경 구축을 설명해주고 있는 1장을 빼고

2장부터 9장까지는 본론을 말하기 위한 수학적 개념과 공식을 설명해주는 내용으로 채워져 있다.

 

 

책 인쇄는 조금 아쉽게도 풀 컬러는 아니고 (개인적인 취향으로 풀컬러 러버~)

자주색+검은색의 조합이다.

 

샘플

 

책에서 사용된 소스코드는 다음 링크에서 내려 받을 수 있다.

  - https://github.com/rkneusel9/MathForDeepLearning

 

쥬피터노트북(.ipynb)은 아니고, 파이썬(.py) 파일로 제공해주고 있다.

 

 

책의 정오표는 다음 링크의 제일 하단에 있는 `View the latest errata`에서 확인하라고 하는데, 원서 기준이다.

  - https://nostarch.com/math-deep-learning

 

한글판에 대한 정오표가 업데이트 되면 아래 링크에서 확인할 수 있을 것이다.

  - https://jpub.tistory.com/category/오탈자%20정보 

 

 

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.

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회사에서 내부적으로 사용할 웹사이트가 필요할 때

다른 개발자들이 종종 리액트를 추천하곤 했고, 결국은 리액트로 만들었었다.

 

Long long time ago,

PHP / ASP / JSP 시절에 웹사이트를 만들었었던 나는 ...

 

"그게 대체 뭔데!?"

 

Kubernetes 공부하면서 동작 테스트를 위한 간단한 웹서버를 띄울 때

Node.js를 이용해 정말 간단한 웹페이지를 만들어 보면서

새로운 세계를 살짝 엿보기는 했었지만 ...

 

그러던 중 집으로 배달된 아름다운 책 한 권 !!!

 

표지

나처럼 리액트가 뭔지 모르는 초심자를 위한 책이다 !!!

거기에다가 무료 동영상 강의까지 제공 되다니 !!!

나를 위한 찰떡 궁합 !!!

 

목차

목차를 살펴보면,

정말 말 그대로 초심자를 위해 엄청난 고민을 했다는 것이 딱 느껴진다.

 

일단, 너무 많은 내용을 포함하지 않아서 부담감이 크지 않은 점이 너무 좋았다.

 

꼭 알아야할 기초 중심으로 설명해주면서

마무리로 미니 프로젝트를 하나 함으로써 정리를 할 수 있게 해주고 있다.

동영상 강의

이 책의 가장 큰 매력 ... 동영상 강의 !!!

 

아는 사람은 알고 있는 goormedu에서 찾아볼 수 있다.

  - https://edu.goorm.io/

 

goormedu

goormedu 사이트에서 '리액트'로 검색을 해보면

리액트 관련한 많은 강의를 찾아볼 수 있다.

 

'처음 만난 리액트(React) v2' 강의를 선택하면 된다!!!

 

처음 만난 리액트(React) v2

무료다!

 

강의 목차
강의

책 없이 강의만 봐도 충분할 것 같은 퀄리티다.

 

인프런에서도 강의를 볼 수 있다.

  - https://www.inflearn.com/course/처음-만난-리액트/

 

인프런

동영상 강의 내용은 같다.

 

인프런 강의

유튜브로도 바로 볼 수 있다.

  - https://www.youtube.com/c/소플TV

 

유튜브

동영상 강의의 컨텐츠 내용은 모두 같다.

각자 편한 방식으로 선택하면 된다.

 

유튜브가 접근성이 편리해 보이지만,

goormedu 또는 inflearn을 통해서 강의를 듣게 되면 진도 체크 같은 도움을 받을 수 있어서 좋다.

 

그러면, 이제 GitHub를 방문해보자.

  - https://github.com/soaple

 

GitHub

저자의 사진도 볼 수 있다! (어?! 훈남이시네!!!)

 

실습 코드

실습코드도 제공되니 이를 활용하면 보다 편하고 재미있게 공부할 수 있다.

 

 

다시 책 내용을 살펴보도록 하자.

 

각 장의 앞 부분에는 어떤 것을 공부할 것이라고 알려주는 Preview 내용이 있다.

 

Preview

장을 마칠 때에는 Summary로 정리까지 해준다.

 

마무리

개인적으로 이렇게 정리해주는 것을 정말 좋아한다.

 

작은 요소에 매몰되지 않고 전체적인 큰 그림으로 보면서

지금 무엇을 공부하려고 하는 지, 지금까지 무엇을 공부한 것인 지 알면서 공부하는 것이 정말 중요하다!!!

 

마지막으로 살펴볼 내용은 ...

리액트를 공부하기 위한 책인데, 리액트의 단점에 대해서도 설명해주고 있다.

 

리액트 단점 1

 

리액트 단점 2

 

단점을 설명하긴 했지만,

그렇다고 절대 리액트의 매력이 떨어진다고는 생각하지 않는다.

 

개인적으로 크로스-플랫폼 프레임워크로써 플러터(Flutter)의 세상이 오기를 기다리고 있는 입장이지만

최소한 아직까지는 리액트의 세상이기에~

 

 

책 내용을 살펴본 느낌을 적어보자면,

저자가 정말 많은 고민을 하고, 애정을 쏟아서 정성들여 만든 초급자를 위한 안내서라고 느껴졌다.

 

강의를 많이 하던 분이라거 그런지

내용 하나 하나가 직접 설명을 해야하는 책임감을 갖고 작성된 것 같았다.

 

리액트 초급자라면 정말 무조건 선택해야 하는 책이라고 추천하고 싶다!!!

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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cover

 

AWS에서 제공해주는 AI 서비스들을 어떻게 사용하는지

실제 시스템들을 구현해나가며 다양한 그림들과 코드들을 통해 친절히 설명해주는 책이다.

 

publish

 

이 책은 22년 4월에 출간한 따끈따끈한 책이지만, 원서를 찾아보니 2020년에 출시 된 책을 번역한 것이었다.

  - https://www.manning.com/books/ai-as-a-service

 

번역하면서 그동안 변경된 인터페이스들은 다시 스크린샷 뜨고 예제 코드도 손봤다고 하니

원서 출간일이 좀 되었다고 해서 걱정할 필요는 없을 것 같다.

 

reader

 

보면 알겠지만, 초보자를 위한 책은 아니다.

그리고 프론트엔드 개발자가 아닌 백엔드에 치우친 내용을 다루고 있는 책이다.

 

roadmap-1

 

roadmap-2

 

크게 3부분으로 나뉘어져 있으며

1부는 그냥 알면 좋을 내용들을 살짝 터치하면서 지나가는 내용이고

2부가 본격적인 내용들이고

3부는 앞에서 공부한 것들을 정리하는 느낌의 내용이다.

 

결론은 2부가 핵심!

 

Why

 

근본적인 질문인데,

왜 AWS AI 서비스를 가지고 이 책을 만들었는지에 대한 대답인데,

결론은 3대 Cloud 다 하면 좋았겠지만, 힘들까봐 가장 많은 사용자를 갖고 있는 AWS를 선택했다는.

 

AWS AI as a Service

 

AWS에서 제공해주는 AIaaS 플랫폼들을 보여주고 있는데,

사실 AI 관련된 것 뿐만 아니라

AI 서비스를 위한 시스템을 구축하기 위해서 필요로 하는 것들을 모두 보여주고 있는 것이 맞다.

 

AWS AI as a Service - color

 

이 책에서 아쉬운 점인데 (개인적인 취향이 많이 섞인)

manning에서 제공해주는 ebook을 보면 위 이미지와 같이 color로 나오는데, 보기에 훨씬 좋다.

이 책은 흑백이라서 좀 아쉽다.

 

grey

 

color

 

책에서 중요한 내용은 아니지만,

이런 사진들을 볼 때 흑백과 컬러의 차이는 극명하지 않나 싶다.

 

system

 

책에서 풀어가는 방식은 위와 같이

앞 부분에서 어떤 시스템을 만들고자 한다는 것을 설명해주고 시작한다.

 

arch

 

그리고 시스템 아키텍처를 보기 좋게 그림으로 표현해주어서

어떻게 구성이 되고 지금 어떤 것을 공부할 것인지 알 수 있는 점은 정말 좋은 것 같다.

 

 

총평을 하자면,

클라우드에서 제공해주는 다양한 서비스들, 특히 서버리스 서비스들을 활용해서

AI 서비스들을 어떻게 구성할 것인지 공부하고자 하는 분들에게는 정말 많은 도움이 될 것 같다.

어떤 신규 프로젝트를 진행할 때 프로토타입 또는 MVP를 만들어야 할 때에도 정말 좋을 것으로 생각된다.

 

주석이 충분하지는 않지만 제공되는 예제 파일도 있다.

  - https://github.com/hanbit/ai-as-a-service

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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제목 그대로

사용자 친화적인 케라스(Keras)로 딥러닝(Deep Learning)을 공부할 수 있는 책이다.

 

책표지

 

4월에 출간된 따끈따끈한 책이다.

 

발행일

 

책을 볼 때에는 새하얀 종이에 컬러풀한 인쇄로 보기에 아주 좋은데,

조명 아래에서 책 사진을 찍었더니 아래처럼 빛 반사가 좀 있다(사실 책 볼 때에도 조명 반사가 좀...).

 

구성 1

 

정말 친절하게도 책의 구성에 대해서 서술형으로 설명을 해주고 있다.

 

책의 목차만 가지고 전체적인 흐름을 파악하거나 각 챕터에 대해서 이해를 하기에는 어려울 때가 있는데

이렇게 친절하게 책의 구성에 대해서 이야기 해주는 것처럼 설명이 있어서 정말 좋았다. 

 

구성 2

 

책이 쉬운 것 같으면서도 어려운데,

신경망(Neural Network)의 전체적인 내용을 책 한 권에 모두 담고 있다보니 뒷부분은 사실 좀 어려웠다.

 

(사실 내가 딥러닝에 대해 깊이 알지 못하고 앞부분만 알고 있다보니 뒷부분이 마냥 어렵게 느껴졌을 것이다!)

 

신경망

 

처음에 책을 접했을 때 좀 당황했던 것이 "ANN"이라는 용어였다.

 

ANN (Artificial Neural Network, 인공신경망) 이라는 명칭은 보통

생물학적인 신경망, 즉 Neuron(뉴런)에서 영감을 얻어 발발된 통계학적인 학습 알고리즘을 지칭하는

일반적인 용어로 알고 있었다.

 

그런데, 이 책에서는 SNN(Shallow Neural Network, 얕은 신경망), 2-layer Neural Network,

또는 그냥 NN(Neural Network)이라고 부르는 제일 단순한 NN을 지칭하는 용어로 ANN을 사용하고 있다.

 

물론, 이런 내용은 책에서 잘 설명해주고 있다.

 

그리고 이론적인 내용도 너무나 잘 설명해주고 있다.

 

ANN

 

책에서 기대하는 대상 독자는 광범위 하다.

Deep Learning을 공부하는 모두가 대상 독자이다.

 

대상 독자

 

예제 소스 코드도 너무나 잘 제공해주고 있다.

 

   - https://github.com/jskDr/keraspp_2022

 

GitHub

 

책을 살펴본 개인적인 의견으로 말하자면,

이 책은 Deep Learning을 공부하면서 직접 코드로 구현을 어떻게 하는지 살펴보고 싶은 초급자에게 적합할 것 같다.

 

책도 그렇고, 제공해주는 예제 소스도 보면

옆에서 강사님이 친절하게 설명해주는 느낌처럼 쓰여져 있다.

 

이 부분이 어떤 용도인지 왜 그렇게 되는 것인지 설명해주듯이 쓰여져 있어서

혼자서 공부하기에 적합한 것 같다.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

Introduction to Machine Learning with Python

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 (번역개정2판)

 

표지

 

C / C++ / Java 등의 프로그래밍 언어를 공부하고

Linux, Server, Network 등에 대해서 경험을 쌓아오며 지금까지 밥벌이를 해온 나에게

머신러닝 / 딥러닝 이라는 신문물이 등장하면서 상당한 당혹감을 느낄 수 밖에 없었다.

 

그래서 먹고 살기 위해 머신러닝에 대해 공부를 시작할 수 밖에 없었는데,

벡터, 행렬, 접선, 미분 ... 나를 괴롭히는 수학 !

이과생이지만 사실 수포자인 나에게 정말 가혹한 현실이 아닐 수 없다.

 

지금까지 Software Engineer로 먹고살아온 나로써는

이러한 수학적인 접근 보다는

라이브러리를 이용한 활용 중심으로도 접근해보고 싶다는 생각이 있었다.

 

이에 걸맞는 책이 바로 이 책이 아닐가 싶다.

 

번역개정2판 1쇄

 

나와 같은 Needs가 있는 사람이 적지 않았던 것 같다.

2017년 초판에 이어 개정판을 한 번도 아니고 두 번째나 발행 한 것을 보면 말이다.

 

번역개정2판 특징

 

그런데, 개정을 해주는 것만으로도 감지덕지인데, 그냥 그저 그런 수정판이 아니다.

scikit-learn 1.x 버전에 맞춰 업데이트 된 것 뿐만 아니라 내용도 더 추가가 되었다.

 

구성

 

오래된 이미 검증된 책이라 그런지

책의 전체적인 구성도 너무나 잘 요약해서 설명해주고 있다.

 

저자 인터뷰

 

한국어판을 위한 저자 인터뷰도 실려있다.

형식적인 인터뷰가 아니라 독자들의 질문에 대한 답까지 포함된

저자의 솔직한 심경도 그대로 담겨진 그런 인터뷰다.

 

한국어판 부록

 

목차를 보면 한국어판에서 추가된 항목을 볼 수 있다.

Chapter 한 개당 하나 정도씩 추가 되어 있고, 그 내용도 정말 충실하다.

 

술술

 

개조식 서술 방식이 아니라 이야기 하는 방식으로 풀어나가는 책 내용도 정말 마음에 든다.

말 그대로 술술 읽어나가며 공부할 수 있기에 책에 대한 부담감이 훨씬 적게 느껴지기 때문이다.

 

 

그리고 이 책의 가장 큰 장점 중 하나라고 꼽고 싶은 예제 파일 !!!

  - https://github.com/rickiepark/intro_ml_with_python_2nd_revised

 

옮긴이 박해선님이 훨씬 더 좋게 업그레이드 해준 내용을 담고 있다.

 

 

최근 딥러닝의 인기에 조금 버림받은 것 같은 느낌이 들긴하지만

사실 대부분의 문제는

scikit-learn으로 구현되는 머신러닝으로 해결하는 것이 훨씬 더 효율적이지 않을까 한다.

 

머신러닝 또한 수학적인 배경을 갖고 깊이 공부하는 것이 중요하긴 하지만

활용을 중심으로 scikit-learn 라이브러리 활용에 대해 공부하는 것도 괜찮은 접근일 것이다.

 

 

요즘 공부할 것이 너무 많아 걱정이긴 하지만

꼭 공부해야할 책 목록에 이 책을 꼭 포함시킬 것이다 !!!

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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