혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

도서명 : 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

출판사 : 한빛미디어

 

지은이 : 박해선 지음

 

독서 기간 : 2023-04-10 ~ 2022-04-22

 

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

 

 

 

 

혼공시리즈 책을 기존에 접하면서 굉장히 좋다고 느꼈기에, 해당 도서를 신청해서 독서해보지 않을 수 없었다.

 

머신러닝과 딥러닝을 혼자 공부할 때 엄청난 어려움들이 있었고 그렇게 어려움이 있던 분야의 공부를 혼공 시리즈는 어떻게 풀어냈을지 궁금하여 채택하게 되었다.

 

먼저, 목차부터 확인해보면 아래와 같다.

 

Chapter 01 나의 첫 머신러닝 ▶ 이 생선의 이름은 무엇인가요?
__ 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요?
__ 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶ 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기
__ 01-3 마켓과 머신러닝 ▶ 마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다.

Chapter 02 데이터 다루기 ▶ 수상한 생선을 조심하라!
__ 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기
__ 02-2 데이터 전처리 ▶ 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기

Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제 ▶ 농어의 무게를 예측하라!
__ 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶ 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기
__ 03-2 선형 회귀 ▶ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기
__ 03-3 특성 공학과 규제 ▶ 특성 공학과 규제 알아보기

Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 ▶ 럭키백의 확률을 계산하라!
__ 04-1 로지스틱 회귀 ▶ 로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기
__ 04-2 확률적 경사 하강법 ▶ 경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기

Chapter 05 트리 알고리즘 ▶ 화이트 와인을 찾아라!
__ 05-1 결정 트리 ▶ 결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기
__ 05-2 교차 검증과 그리드 서치 ▶ 검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기
__ 05-3 트리의 앙상블 ▶ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기

Chapter 06 비지도 학습 ▶ 비슷한 과일끼리 모으자!
__ 06-1 군집 알고리즘 ▶ 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기
__ 06-2 k-평균 ▶ k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기
__ 06-3 주성분 분석 ▶ 차원을 알고 차원 축소 알고리즘 PC 모델 만들기

Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 ▶ 패션 럭키백을 판매합니다!
__ 07-1 인공 신경망 ▶ 텐서플로로 간단한 인공 신경망 모델 만들기
__ 07-2 심층 신경망 ▶ 인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기
__ 07-3 신경망 모델 훈련 ▶ 인공 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기

Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망 ▶ 패션 럭키백의 정확도를 높입니다!
__ 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 ▶ 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 실습하기
__ 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 ▶ 케라스 API로 합성곱 신경망 모델 만들기
__ 08-3 합성곱 신경망의 시각화 ▶ 신경망이 이미지에서 학습하는 게 무엇인지 이해하기

Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망 ▶ 한빛 마켓의 댓글을 분석하라!
__ 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 ▶ 순차 데이터의 특징과 개념 이해하기
__ 09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 ▶ 텐서플로 순환 신경망으로 영화 리뷰 분류하기
__ 09-3 LSTM과 GRU 셀 ▶ 순환 신경망의 중요 기술을 사용해 모델 만들어 보기

 

 

목차들을 보면 알 수 있듯이 머신러닝 부터 딥러닝까지의 모든 과정을 설명해준다. 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습을 나누어 설명한다.

 

직접 독서해보며 느낀 것은 혼공시리즈는 예시를 정말 잘 들어주는 것 같다. 가장 처음 나오는 머신러닝 파트에서 생선을 분류하는 모델을 만드는 과정에서 상황을 생선 분류 모델을 직접 회사에서 구현하는 컨셉으로 예시를 들어주며 설명해준다.

 

해당 부분 때문에 과적합이 어떤 문제를 초래해서 어떻게 해결해야 하는 지 등 시나리오에 맞춰 설명이 이루어지는 식이다. 이렇게 설명들이 진행되니 혼자 공부하기 좋은 부분이 많다고 생각된다.

 

딥러닝 부분에서는 이미지, 텍스트가 나온다. 가장 기초적인 cnn, rnn 에 대한 설명들을 기반으로 딥러닝 모델을 직접 구현할 수 있고 이해할 수 있는 부분들까지 설명이 되어있다.

 

다른 도서들과 마찬가지로 코랩의 GPU를 사용해 실습을 진행해갔다. 혼공시리즈는 역시나 혼자 공부할 때 부족한 개념들을 예시를 들어주며 잘 설명하는 것을 확인했다.

 

PCA나, 경사하강법 같은 개념들도 처음엔 어렵게 느껴져 이해하는데 오래걸렸던 주제들인데, 해당 도서를 보고 처음에 내가 이 책으로 공부를 시작했다면 조금은 쉽게 이해했을텐데 라는 아쉬움이 남는 생각이 들었다.

 

이 도서 또한 머신러닝, 딥러닝을 처음 접하고자하는 분들에게 아주 적합한 책이 될 것 같다.