핸즈온 머신러닝(3판)

머신러닝은 항상 핫했지만, 최근 ChatGPT로 인해 개발자뿐만 아니라 일반인들에게도 뜨거운 주제가 되었습니다.

마침 지금 재학중인 학교의 마지막 학기에 머신러닝을 수강 중이라서 참고할 서적들이 필요했는데

완벽한 타이밍에 핸즈온 머신러닝이 3판이 출판되었습니다.

 

구성

두께가 두께이다 보니 2권으로 분리할 수 있습니다. (그냥 2권입니다.)

 

특징

깔끔한 머신러닝의 큰 그림 정리

머신러닝에서 알아야 할 개념이나 범위가 크다 보니 시작하기에 앞서 정리가 필요합니다.

이 책의 시작은 이 개념들을 쉽게 설명하고, 이해를 돕는 그립들이 추가되어 있습니다.

이 책을 읽기 전에 수업을 들으며 정리했지만, 이 책을 먼저 봤다면 수업이 조금은 더 무난했을 것 같습니다.

• 훈련 지도 방식(지도, 비지도, 준지도, 자기 지도, 강화학습)
• 온라인 학습과 배치 학습
• 사례 기반 학습과 모델 기반 학습

준지도 학습

이상치 탐지

 

실용적인 핸즈온

'백문의불여일견'

이 책의 가장 큰 특징이기도 한 실습!

핸즈온 포맷이기 때문에 그냥 따라만 가도!!

• 생산 라인에서 제품 이미지를 분석해 자동으로 분류하기
  • CNN(Convolutional Neural Network. 합성곱 신경망)
  • 트랜스포머
• 뇌를 스캔하여 종양 진단하기
  • CNN
  • 트랜스포머
• 자동으로 뉴스 기사 분류하기
  • NLP(Natural Language Processing. 자연어 처리)
• 토론 포럼에서 부정적인 코멘트를 자동으로 구분하기
  
  • NLP
• 긴 문서를 자동으로 요약하기
  • NLP
• 챗봇 또는 개인 비서 만들기
  • NLU(Natural Language Understanding), NLP
• 여러 가지 성과 자료를 바탕으로 회사의 내년도 수익 예측하기
  • 회귀(regression)
    • 선형회귀
    • 다항회귀
    • SVM(Support Vector Machine. 회귀 서포트 벡터 머신)
    • 회귀 랜덤 포레스트
    • 인공 신경망
  • RNN
  • CNN
  • 트랜스포머
• 음성 명령에 반응하는 앱 만들기
  • RNN
  • CNN
  • 트랜스포머
• 신용카드 부정 거래 감지하기
  • 아이솔레이션 포레스트
  • 가우스 혼합 모델
  • 오토인코더
• 구매 이력을 기반으로 고객을 나누고 각 집합마다 다른 마케팅 전략을 계획하기
  • 군집
    • k-평균
    • DBSCAN
• 고차원의 복잡한 데이터셋을 명확하고 의미 있는 그래프로 표현하기
  • 차원 축소
• 과거 구매 이력을 기반으로 고객이 관심을 가질 수 있는 상품 추천하기
  • 인공신경망
• 지능형 게임 봇 만들기
  • 강화학습

모든 것이 구현된 환경 제공

ML의 가장 큰 걸림돌이 실습 환경일 것입니다.

KUDA 셋팅은 악명이 높았습니다.

하지만 뉴비들을 위한 모든 것들이 이미 준비되어 있습니다.

 

• https://github.com/rickiepark/handson-ml3/blob/main/README.md
• https://nbviewer.jupyter.org/github/rickiepark/handson-ml3/blob/main/index.ipynb
• https://colab.research.google.com/github/rickiepark/handson-ml3/blob/main/

Google Colaboratory Notebook

진화하는 책

프로그래밍이란 어쩔 수 없이 라이브러리의 버전이 올라감에 따라 동작이 안 되는 경우가 많습니다.

3판으로 넘어오면서 이 부분에 대한 코드 전체 업데이트가 이루어졌습니다.

뿐만 아니라 사이킷런과 케라스의 새로운 기능들이 추가되었고,

최근 핫한 스테이블 디퓨전과 ChatGPT에서 사용되는 자연어처리에 관한 최신 트렌드도 추가되었습니다.

 

 

학교 수업에서는 이론 위주로만 진행되어 굉장히 지루하였지만, 핸즈온 머신러닝을 통한 핸즈온 실습은 매우 매력적입니다.

머신러닝의 입문서로는 이만한 책을 만나기 힘들 것입니다.

 

머신러닝 뉴비는 그냥 이거 읽으세요. 두번 세 번 읽으세요.

 

 

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