파이썬 머신러닝 완벽 가이드

파이썬 머신러닝 완벽 가이드: 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는/ 권철민 지음을 참고하여 공부하고 정리하는 스터디 포스팅입니다.

파이썬 머신러닝 완벽 가이드

 

 

도서 선정 이유

내가 수강했던 머신러닝 수업은 실습 보다는 이론 위주의 수업이었다. 머신러닝을 활용한 다양한 프로젝트 경험이 있지만 아직 개념이나 활용 능력이 부족하다는 생각이 들었다. 머신러닝은 알고리즘 자체만 이해한다고 해서 구현이 가능하지는 않다. 다양한 예제로 경험을 해보고 적용해 보면서 감을 익히는 것이 더욱더 중요하다. 그래서 나는 이론 보다는 실전 예제를 많이 다루는 책을 선택하여 공부하고 싶었다. 이 책을 선택한 이유가 바로 그러하다. 책에서는 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파라미텨 튜닝 등 머신러닝 모델 구성을 위한 전반적인 프로세스를 예제를 통해 이해할 수 있도록 내용이 담겨져 있다. 이 책이 맘에 들었던 또 다른 이유는 정제되지 않은 데이터를 사용한다는 점이었다. 수많은 프로젝트를 해보면서 느낀점중 하나는 데이터 전처리의 중요성이다. 책에서는 캐글, UCI 머신러닝 리포지토리 튜닝에서 난이도가 있는 데이터를 가져와서 데이터 전처리부터 예제를 시작하게 된다. 이로 인해 전처리 실력 또한 기를수 있는 또다른 기회가 될 수 있을것 같다는 생각이 들었다.

 

도서 추천 대상

이 책은 머신러닝 입문자보다는 머신러닝에 경험이 있는 독자들을 대상으로 쓰인 책이다. 그렇기 때문에 입문자들은 이 책이 아닌 다른 머신러닝 입문서를 추천한다. 또한 머신러닝 입문자들 중에서도 실무에 머신러닝이 어떠한 방식으로 활용되는지 궁금한 사람들에게 추천한다.