머가필요해

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... ?!

나온지 얼마 안되는 정말 따끈따끈한 책이다.

원서도 2021년 10월에 출간되었다.

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.

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.

"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.

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.

최근 많은 분들이 관심을 갖고 있는 "MLOps"는

"Machine Learning"과 "DevOps"가 합쳐진 것으로 지속적인 학습과 배포가 이루어지도록 하는 것을 의미한다.

이런 `MLOps`를 공부하기에 앞서서 먼저 알아야 할 것이

바로 "머신러닝 엔지니어링 (MachineLearning Engineering)"이다.

그리고, "머신러닝 엔지니어링 (MachineLearning Engineering)"에 대해서

제대로 공부할 수 있는 책이 나왔다.

책 표지가 너무 깔끔하게 잘 나온 것 같다~^^

21년의 마지막날 하루 앞두고 발행되었다!!!

MachineLearning에 대한 책들을 보면 거의 대부분 Modeling에 집중되어 있다.

하지만, 실제 이를 적용하기 위해서는 Modeling만 알아서는 충분하지 않다.

이를 어떻게 응용할 것인지, 어떻게 적용할 것인지가 중요하다.

그렇기에 책의 서두를 보면, 이 책의 정체성에 대해서 잘 설명해주고 있다.

"Applied MachineLearning"

책의 구성을 보면 프로젝트의 시작 전부터 하나씩 친절하게 설명을 해주고 있다.

기술적인 부분에 대해서만 설명해주는 것이 아니라

어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 어떤 전략으로 샘플링을 해야하는지와 같이

정말 꼼꼼하게 잘 설명해주고 있다.

당연한 이야기이지만, MachineLearning에서 가장 중요한 것은 데이터이기에

데이터에 대해서 상당한 분량을 투자해서 잘 설명해주고 있다.

데이터들을 수집해서 잘 정리하고 모델링을 해서

잘 만들어진 모델을 멋지게 서빙까지 하는 과정에 대해서 설명을 잘 해준다.

하지만, 이 책에서는 ML Engineering에 대한 이론적인 측면에서 설명을 해주고 있지

실제 사용되는 도구들을 통해 구현적인 측면에서는 언급해주고 있지 않다.

머신러닝 파이프라인에 있어서 각 단계별로 어떤 것들을 염두에 두어야 하는지

어떤 것들을 알고 있어야 하는지에 대한 이론을 설명해주고 있다.

즉, 그래서 실제로 어떤 도구들을 어떻게 구축해야할지를 고민하시는 분들에게는 적합하지 않고

머신러닝을 실제 업무에 적용하기 위해 어떤 단계들로 구성이 되어있는지

각 단계별로 어떤 것들을 고민하고 조심해야하는지를 알고 싶으신 분들에게 적합할 것 같다.

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.

`개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북!`

`개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI`

정말 감각적인 표지 디자인과 함께

이 책의 정체성을 그대로 보여주고 있는 부제목들이다.

정말 따끈따끈한 ... 신간 서적이다 !!

개인적으로는 첫 중국 출신 지은이들의 책이다.

텐센트와 알리바바 소속 지은이들의 서적이라니... 기대가 되기도 하고, 궁금하기도 하였다.

차례를 보는 순간

`아! 정말 개발자들의 시각에서 씌여진 책이구나!`

라는 것을 느낄 수 있었다.

"머신러닝의 Hellow World"

그렇지! 개발자라면 `Hello World`로 시작해야지!!!

베타리더들의 코멘트를 봐도 알 수 있겠지만

이 책은 이론 보다는 실습 위주의 학습을 하기 위한 독자들에게 적합하다.

그렇다고 해서, 이론적인 설명이 아예 없는 것도 아니다.

정말 꼭 알아야 하는 내용을 정말 깔끔하게 잘 정리해서 설명해주고 있다.

개인적으로 머신러닝/딥러닝을 공부하면서 이런식으로 예시를 보여주는 것은 처음 보았다.

양수/음수 분류 함수를 케라스를 이용해서 비교 구현을 해보다니 !!!

각 챕터별로 마무리도 깔끔하게 잘 해주고 있다.

그리고 끝까지 개발자의 입장을 놓치지 않고 계속 유지하고 있다.

이 책은 정말 색깔이 확실하다.

개발자가 머신러닝을 공부할 때 좋은 책 !!!

조금 길게 설명하자면,

머신러닝에 대해서 책 한 권 정도는 훑어보았지만

어려운 이론들과 수학적인 설명들로 인해서 좌절을 느낀 개발자들에게

예전에 공부하던 방식으로

머신러닝과 딥러닝을 공부할 수 있도록 가이드해주는

표지가 아주 멋진 책 !!!

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.

요즘에는 새로운 언어가 너무 쏟아져서 굳이 R까지 배워야 하나 싶은 마음에 지금까지 R 언어와 관련된 것은 피해왔다.
Machine Learning 초창기에는 R이 유행하였지만, 지금은 솔직히 Python으로 못할게 없기에 더더욱... 😁

그래서 "R을 이용한"이라는 말이 붙어있어서 이 책 또한 살짝 피하고 싶었지만,
퀀트 투자를 위해 중요한 요소인 데이터 수집에 대해서 자세히 나온 책이라 하여 나름 과감하게 도전해보기로 하였다.

전체적으로 13개의 Chapter가 있는데,
거의 반을 차지하는 6개의 Chapter가 데이터 수집과 관련된 내용이고
2개 챕터가 데이터 정리 및 분석과 관련한 내용이다.
그 다음 9장부터 본격적으로 종목 선정하고 포트폴리오 구성하고 평가하는 것들을 설명해주고 있다.

이 책은 R 언어를 기본적으로 사용할 줄 아는 사람들을 대상으로 하고 있다.
그래서 안타깝게도 실습 환경 구축을 위한 과정 등을 설명해주지 않는다. 😥

저자는 독자들을 위해서 다음과 같은 온라인 지원을 해주고 있다.

- 웹페이지: hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook

- GitHub: github.com/hyunyulhenry/quant_cookbook

- Blog: henryquant.blogspot.com

특히, 웹페이지의 경우에는 (책이 안팔리지 않을까 우려되어 알려드리기가 좀 조심스럽지만 ^^)

책 내용을 그대로 제공해주고 있다. 우와아~~~~ 😻

심지어, 책의 경우 2색 인쇄이지만, 웹페이지는 풀컬러로 제공이 된다 👍

뭐 일단 웹페이지를 통해서 공부하여도 좋지만,

개인적인 경험으로는 책을 사서 공부하는 것이 조금이라도 더 공부를 하게 되더라는 ... 👩‍🚀

퀀트 투자를 하기 위해서는 다양한 데이터가 필요하기에

이 책에서는 그러한 데이터를 수집하는 방법을 알려주고 있다.

물론 비싼 비용을 지불하면 손쉽게 데이터를 얻을 수 있지만... 우리가 좋아하는 것은 Free !!! 💛

이 책에서는 API를 이용해 데이터를 수집하는 방법을 시작으로 해서

HTML을 파싱하는 방법을 통해 공시를 받아오기도 하고 주식티커를 통해 데이터를 얻어오기도 한다.

또한 시각화를 통해 데이터를 분석하는 방법도 구체적으로 설명해주고 있으며,

종목을 선정하는 방법들에 대해서도 구체적으로 설명해주고 있다.

다만, R 언어를 이용한 프로그래밍적인 부분에 대해서 힘을 주다보니

퀀트 투자에 대한 설명 부분이 많지 않은 것은 조금 아쉽다.

그래서, 저자가 앞서 출간했던 책을 같이 살펴보면 더 좋을 것 같다.

    - www.yes24.com/Product/Goods/56018775?Acode=101

기존에 다른 퀀트 투자 책을 보면서 실제 구현에 대한 부분이 아쉬웠는데,

이 책에서는 실제 데이터들을 수집해서 구현하는 내용들을 자세히 설명해주고 있어서 너무 좋았다.

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.

최근 주력으로 공부하고 있는 것은 Kubernetes와 Machine-Learning이다.

특히 현재 업무와도 관련이 있어서 더 깊이 보고 있는 것이 바로 Kubernetes인데, 이와 관련된 새로운 책 하나를 살펴보게 되었다.

취향 저격!

요즘 IT 서적들은 표지도 너무 잘 만들고, 타이포그라피도 너무 잘 하는 것 같다.

그리고, 왠지 모르게 레벨업 욕구를 불러일으키게 "15단계"라니...

희한하게 요즘 보는 책들의 지은이가 계속 일본인이네...

지은이가 IBM 클라우드 소속이라서, 책에서도 IBM 클라우드를 소개했구나 ... ^^

15단계로 구성되었다고 하지만,

1장은 단계에 속하지 않은 사전 학습 내용으로 되어있다.

2장부터 1단계 시작이다.

그런데, 살펴보면 다른 책에서는 잘 보지 못하는 재미있는 항목이 보인다.

각 Step의 뒷 부분을 보면, "참고 자료"를 하나의 섹션으로 넣어 놓았다.

실제 내용을 보면 아래와 같이 되어있다.

추가적으로 공부를 더 해보고 싶은 경우, 이 내용을 참조하면 많은 도움이 될 것 같다.

책 내용은 깔끔하다.

다만, Why 에 대한 설명을 해주는 책은 아니고, How 위주로 설명을 해주는 책으로 보인다.

설명도 잘 되어 있고, 실행 예도 잘 보여주고 있다.

다만, 15단계에 따라 하나씩 직접 해보면서 어떤 명령어들을 사용하는지 배우기에는 적합하지만,

왜 이런 구성을 가지고 있는지 등에 대해서 파악하려면 다른 책을 보는 것이 나을 것 같다.

직접 몸으로 부딪히면서 배우는 것을 좋아하시는 분들에게 추천할 수 있는 책이다.

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.