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머신 러닝에 대한 내가 갖고 있던 생각은 일단 "어렵다" 이다. 분명 트랜드이고 많은 부분에서 연구하고 공부하는 사람들도 많은데 이상하게 공부하기가 쉽지 않았다. 그렇게 느꼈던 것은 아마도 무엇부터 공부해야 할지 몰랐던것 같다. 그리고 프로그래밍 언어를 주로 공부를 했던 습관때문인지는 몰라도 언어의 기법, 또는 기능을 공부하는것 이외에 이론을 먼저 공부하는게 쉽지 않았다. 

머신러닝, 딥러닝 등등의 내용을 이해하기 위해서는 우선 이게 무엇인지 부터 알아야 하고 각각 사용하는 용어에 대해서도 익숙해질 필요가 있다. 

이책은 머신 러닝 시스템 설계를 하기 위해서 필요한 것들이 무엇인지 단계별로 설명해 주고 있다. 머신러닝이 무엇인지, 기초 적인 배경지식들은 무엇이 필요한지 설명을 해준다. 그리고 데이터를 수집하고 정제하고 모델을 만들고 평가하고 모니터링 하는 부분들에 대해서 전반적인 내용들을 살펴 볼수 있다. 

현재 책의 중간 정도 읽고 있는 시점인데 한가지 염두해둬야 할것이 있다. 이책을 이해하기 위해서는 책 이외에 따로 공부도 필요하다. 기존 머신러닝에 대한 지식이 있다면 괜찮지만 그렇지 않다면 중간중간 나오는 용어들이나 설명들이 이해가 안될 수 있다. 나 또한 그런 부분들이 있어서 인터넷을 검색해보면서 같이 읽어보고 있다. 

ML 을 공부하는 입장에서 단한권의 책으로 모든 것을 이해하고 적용해볼수 있는 수준으로 갈수 없다는 것은 잘 알고 있다. 하지만 이책을 통해서 기본적이고 중요한 요점들을 파악한후 추가적인 공부를 한다면 ML 을 이해하는데 도움이 될수 있을것 같다. 

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

 

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