입문자를 위한 친절한 안내서, ‘혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝’ 개정판 리뷰
“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”
오늘은 많은 분들이 관심 가지는 분야인 머신러닝과 딥러닝 입문서, “혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝” 개정판에 대한 저의 솔직한 경험과 생각을 공유하고자 합니다. 복잡하게만 느껴졌던 머신러닝과 딥러닝의 세계에 발을 들이고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 고민이셨다면, 이 글이 도움이 되기를 바랍니다.
이 책은 ‘혼자 공부하는’ 시리즈답게 독학하는 학습자를 위한 배려가 곳곳에 녹아 있습니다. 프로그래밍 경험이 많지 않더라도 파이썬 기초 문법만 알고 있다면 충분히 도전해 볼 만한 구성입니다. 이론 설명만 나열하는 것이 아니라, 실제 코드를 통해 개념을 바로 적용하고 눈으로 결과를 확인할 수 있도록 실습 중심의 접근 방식을 취하고 있습니다.
이 책으로 무엇을 배울 수 있을까요?
책의 목차를 따라가보면 머신러닝과 딥러닝의 핵심을 매우 체계적으로 배우게 됩니다.
- 기초 다지기: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본적인 개념을 명확히 이해하는 것부터 시작합니다. 실습 환경인 코랩과 주피터 노트북 사용법을 익히고, 간단한 예제를 통해 첫 머신러닝 프로그램을 직접 만들어보며 전체 과정을 맛볼 수 있습니다.
- 데이터 준비와 기본 알고리즘: 머신러닝 모델 학습을 위한 데이터를 준비하고 전처리하는 방법을 배웁니다. 이후 데이터를 기반으로 값을 예측하는 회귀 알고리즘(선형 회귀, 릿지, 라쏘 등)과 범주를 판별하는 분류 알고리즘(로지스틱 회귀 등)의 원리를 학습하고 직접 구현해봅니다. 모델의 성능을 제대로 평가하는 방법과 과대/과소적합 문제 해결 전략도 함께 배웁니다.
- 다양한 모델 심층 학습: 여러 개의 약한 모델을 합쳐 강력한 성능을 내는 앙상블 기법(결정 트리, 랜덤 포레스트 등)과 데이터의 숨겨진 구조를 찾는 비지도 학습(k-평균, 주성분 분석)을 배웁니다. 이를 통해 다양한 종류의 문제에 적합한 모델을 선택하고 활용하는 능력을 기릅니다.
- 딥러닝 기초 및 활용: 머신러닝의 꽃이라 불리는 딥러닝의 핵심인 인공 신경망을 본격적으로 배웁니다. 케라스(Keras)를 활용하여 심층 신경망 모델을 구축하고 훈련하는 과정을 상세히 안내합니다. 특히 이미지 처리(CNN)와 텍스트 처리(RNN, LSTM, GRU)와 같이 실제 활용 빈도가 높은 분야에 딥러닝을 어떻게 적용하는지 구체적인 예제를 통해 익힐 수 있습니다.
- 최신 트렌드까지: 개정판의 가장 큰 강점 중 하나는 최신 인공지능 기술인 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM)을 다룬다는 점입니다. 어텐션 메커니즘, 트랜스포머의 구조 설명부터 시작하여 허깅페이스 라이브러리나 OpenAI API를 활용한 텍스트 생성까지 경험해 볼 수 있어 빠르게 변화하는 AI 분야의 흐름을 놓치지 않도록 돕습니다.
이 책의 매력 포인트:
- 명확한 개념 설명: 어려운 전문 용어를 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 친절하게 설명하여 개념 이해를 돕습니다.
- 탄탄한 실습 구성: 각 챕터마다 제공되는 풍부한 코드 예제와 [문제해결 과정] 섹션은 단순히 이론을 아는 것을 넘어 실제 문제를 해결하는 경험을 제공합니다.
- 혼공에 최적화: 각 절의 핵심 내용을 요약해주는 [키워드]와 학습 내용을 점검하는 [확인 문제], 궁금증을 해소하는 [자주 하는 질문]까지 혼자 공부하며 생길 수 있는 어려움을 줄여줍니다.
- 최신 내용 업데이트: 개정판인 만큼 최신 트렌드인 트랜스포머와 LLM을 다루는 챕터가 추가되어 학습의 깊이와 폭을 넓혀줍니다.
마무리하며:
“혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝” 개정판은 머신러닝과 딥러닝 분야에 대한 체계적인 지식과 실질적인 코드 구현 능력을 함께 쌓고 싶은 입문자에게 매우 훌륭한 선택이 될 것이라고 생각합니다. 기본적인 개념부터 시작하여 다양한 알고리즘, 딥러닝의 핵심, 나아가 최신 언어 모델 트렌드까지 이 책 한 권으로 핵심을 파악할 수 있습니다.
머신러닝과 딥러닝 학습을 망설이고 계셨다면, 이 책과 함께 첫 걸음을 시작해 보시는 것을 강력히 추천드립니다. 저 역시 이 책을 통해 많은 도움을 받았습니다.
