[책] 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북

한빛미디어에서 박해선 님의 믿고 보는 번역서가 출간되었습니다. 바로 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북인데요, 쿡북이라는 이름은 보통 입문서에는 붙이지 않는 것처럼 이 책은 머신러닝 입문 서적은 아닙니다. 행렬부터 다양한 데이터를 다루는 방법과 K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈, 군집 그리고 신경망까지 두루 다루고 있습니다. 책의 예제들은 판다스와 사이킷런을 중심으로 다루고 있는데 관련 라이브러리 지식이 있으면 조금 더 편하게 읽을 수 있겠습니다.

 

알고리즘에 대한 전체적인 설명보다는 데이터 정제에 초점을 맞춰서 여러 가지 상황에 대해서 문제 해결 방법을 제시하고 있기 때문에 다양한 분야의 넓은 지식을 습득하는데 상당히 괜찮은 책이라고 생각됩니다. 다만 특정 분야에 딥 다이브 하지 않기 때문에 예를 들어 컴퓨터 비전 이외에는 관심이 없거나 음성인식/합성 쪽만 관심이 있는 등 특수한 분야를 원한다면 이 책은 피하는 게 좋습니다. 하지만 머신러닝 입문을 넘어 중급으로 가는 과정에 다양한 실전 상황을 경험하고 싶다면 이 책에서 제공하는 다양한 예제를 꼭 살펴볼 것을 권하겠습니다.

 

책의 뒷면에 요약을 보면 한층 더 책의 내용을 한눈에 살펴볼 수 있습니다.

- 벡터, 행렬, 배열
- 수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기
- 특성 추출과 특성 선택을 사용한 차원 축소
- 모델 평가와 선택
- 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃
- 서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 신경망
- 훈련된 모델의 저장과 복원

 

이 책을 통해 머신러닝뿐만 아니라 데이터를 다루는 데 있어서 파이썬의 강력함을 다시금 확인해보세요. :-)