[독서광] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문

지난 번에 마스터 알고리즘을 소개드렸는데, 실제로 머신러닝과 딥러닝에서 사용되는 구체적인 방법과 수식이 빠져있어 아쉬웠을지도 모르겠다. 오늘은 이런 부족함에 목마름을 느낀 독자들을 위해 '인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문'이라는 책을 하나 소개해드리겠다. 제목을 딱 보면 감이 오겠지만, 이 책은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 입문하려는 개발자를 위한 책이지만 '입문'이라는 단어에 속으면 안 된다. 수학(응?) 기호를 알아야 제대로 읽을 수 있다.

인공지능과 머신러닝과 개요를 다루는 3장까지는 룰루랄라 읽을 수 있지만, 4장 통계와 확률부터는 수식이 대거 등장하면서 본격적인 험로가 펼쳐진다. 분류, 군집, 강화학습에 이어 딥러닝으로 넘어가게 되는데, 인공신경망과 컨볼루션 신경망에 이르면 평상시에 응용선형대수 공부를 열심히 할 걸 그랬어라는 후회감이 밀려올지도 모르겠다.

이 책의 장점은 머신러닝을 배우기 위해 필요한 최소의 지식을 체계적으로 잘 정리해놓은 데 있다. 프로그래밍 언어로 쓰인 코드는 단 한 줄도 없지만, 라이브러리나 프레임워크를 사용하기 위해 필요한 개념과 절차에 대해 차근차근 설명하고 있기 때문에 텐서플로우 책으로 직행하기 앞서 미리 읽어두면 나중에 큰 도움을 받을 수 있을 것이다. 이 책을 읽고 나서 scikit 페이지를 방문해 일반 예제를 보면 갑자기 뭔가를 알고 있는 자신의 모습을 발견할지도 모르겠다.

결론: 수학에 조금 자신이 있는 머신러닝과 딥러닝에 관심이 있는 개발자들에 추천한다. 후다다닥 읽는 대신 차근차근 정독해야 한다.

EOB