이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 '텐서플로를 활용한 머신러닝(Machine Learning with TensorFlow)'을 읽고 작성한 서평입니다.
INTRO
본 도서에서는 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 응용까지 내용을 소개합니다. 텐서플로(TensorFlow)를 사용하여 머신러닝부터 딥러닝, 넓게는 강화학습까지 데이터 과학 분야를 전반적으로 다루고 있으며, 입문자들을 위한 기본 분석환경 구축 내용(Windows or Linux 사용자를 위한 Docker 환경 구축)도 설명하고 있습니다.
주요 내용
- 머신러닝의 개념과 텐서플로의 주요 역할
- 머신러닝의 기본 알고리즘: 회귀, 분류, 군집, 은닉 마르코프 모델
- 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티
특징 1: 데이터 분석 All-in-One
책 제목만 봐서는 머신러닝만 다루는 것으로 보이지만 실제 책에서 다루는 내용은 데이터 분석 전 분야입니다. 다양한 현실 문제들을 어떤 모델로 어떻게 해결할 수 있는지 기본적인 수준에서 쉽게 풀이하고 있으며 다루는 범위가 제한적이지 않아 이해 확장에 큰 도움이 됩니다.
머신러닝의 기초 이론으로 시작하여 딥러닝, 강화학습까지 다루고, 다양한 네트워크(CNN, RNN, Seq2Seq, AutoEncoder 등) 활용을 다루고 있어 한 권으로 이미지, 텍스트 등 다양한 분야에 대해 개념을 학습할 수 있습니다.
특징 2: 사용자 배려가 보이는 주석 처리
대부분의 책에서는 코드 내에 설명을 주석으로 기재하고 있습니다. 이 경우, 주석이 설명하는 코드 범위가 명확하지 않아 혼란이 야기될 수 있는데 이 책에서는 '코드 내 주석 설명' 이 아닌 '코드 범위 설명' 으로 학습자의 명확한 이해를 돕고 있습니다. 개인적으로는 학습자에 대한 세심한 배려가 느껴져 장점으로 느껴집니다.
총평
▶ 주관적인 평점 : 4.0점 / 5.0점
머신러닝의 기본 개념을 잘 설명하고 점차 확장하여 데이터 분석의 전 범위를 설명하고 있습니다. 책이 두껍지 않다보니 입문자 분들에게는 부담이 되지 않으실꺼라 생각되며 이론과 코드 설명이 잘 조화를 이루고 있어 이해하시는데도 도움이 될 것이라 생각합니다.
간단한 실습을 통해 머신러닝, 딥러닝을 기본을 배우고, 어떻게 확장시켜 나갈 수 있을지 궁금하신 분들에게 추천 드립니다.
관련 링크
[1] 한빛출판네트워크(책 소개 페이지)
[2] 예제 코드 다운
[3] 공식 깃허브 저장소
