파이썬 머신러닝 완벽 가이드

 

https://github.com/heradenk/python-ML

GitHub - heradenk/python-ML

 

3~4개월 거쳐 1회독을 끝냈다. 본격적으로 머신러닝 입문부터 응용까지 한 흐름으로 배울 수 있는 책인 것 같다.

내용은 머신러닝 개념, 넘파이-판다스-사이킷런 등의 라이브러리, 데이터 가공, 분류, 처리, 평가 등, 캐글 예제, 여러가지 툴, 추천시스템으로 정리해볼 수 있을 것 같다. 생각보다 머신러닝에는 체계화된 다양한 과정이 있고 이들에 쓰이는 툴 또한 다양하다. 목적과 스타일에 따라 다르게 조합해볼 수 있는 것 같고 예전보다도 효율적으로 발전한 부분이 많이 있는 것 같다.

 

 

전반적으로 내가 했던 작업은 책 내용을 이해하고 코드를 그대로 적어본 뒤 구동시킨 것이다. 모든 기능을 잘 외워서 자유롭게 사용한다면 그게 한 기술을 마스터한 것과 다름이 없겠지만 학습을 1회 진행한 후라 손에 익은 코드나 개념들이 정리되는 정도일 뿐인 것 같다.

 

책은 따라하기엔 난이도가 적정한 편이라고 생각된다. 설명이 최대한 간결하게 되어있는 느낌을 받았고 끄트머리에 한 번 더 정리하여 이해를 도우려는 노력이 분명하다. 다만 용어나 원리 자체가 낯설 수 밖에 없어서 단번에 이해하는 것을 기대하기는 어렵다.

 

모든 코드를 적어보면서 크게 문제되는 지점은 없었다. 자체 깃헙을 제공하고 있어서 이를 참고하면 대부분의 문제가 해결될 것이다.

 

머신러닝의 기반을 탄탄하게 하기에는 적합한 서적이라고 생각된다. 기본적인 부분은 대부분 커버를 하고 있는 것 같고 학습자들 사이에서도 흔히 쓰이니 입문용으로도 괜찮고 복습용으로도 괜찮은 것 같다.

 

다른 책들도 함께 공부를 해보긴 해야할 것 같다. 투자에 이용해보려고 시작했던 건데, 모델링에 대한 고민이 우선이고 머신러닝 기술 자체에 대한 관심은 그리 깊지 않아서 언제가 될지는 모르겠다. 아무튼 향후 기술 전반에 필수적인 영역이 될 것으로 보이는 머신러닝을 접했다는 것으로도 이점이 있을 것 같다.