[세바스찬 라시카] 머신 러닝 교과서 with 파이썬,사이킷런, 텐서플로

독학으로 인강을 듣다가 머신러닝과 관련된 책을 추천받아 책을 읽게 되었다. 저자는 세바스찬 라시카이다.

여기에는 머신러닝을 하는 데 있어서 다양한 툴과 모델을 경험해볼 수 있고 코드까지 따로 구현되어있어 직접 코드 리뷰를 할 수 있다. 특히 머신러닝을 처음 접하거나 아니면 머신러닝을 조금 공부했던 사람들에게는 이 책이 좋은 길잡이가 될 수 있을 거 같다.

이 책은 지도 학습, 강화 학습, 비지도 학습 같은 학습의 종류를 소개하면서 classification 문제나 regression 문제에 대해서 잘 설명해 놓았으며 tensorflow에 관한 설명도 있어서 딥러닝의 전반적인 기초까지 얻을 수 있다. 특히 머신러닝을 하는 데 있어서 고급 분류 알고리즘이 있어서 RF나 파이프라인 구축하는 법과 GridSearch에 대해서 또 PCA와 차원 축소에 관해서 머신러닝에 대한 기초에서부터 고급까지 잘 설명되어있다. 책에는 이론뿐만 아니라 실습 코드까지 있어서 이해하는데 더 도움이 되는 거 같다. 캐글이나 데이콘에서 남들이 하는 코드를 보면서 왜 이렇게 하는 걸까? 하는 의문이 있는 사람들에게는 이 책이 많은 도움을 주는 거 같다. 

 

다음은 시각화하는 데 있어서 인상적인 부분에 대해서 나열해보고자 한다.

RF 모델에서 가지를 그려보는 것과

RF모델에서 분류가 잘 되었는지 확인하는 것

learning curve를 그려보아서 과대, 과소 적합이 되어있는지 확인하는 것

앙상블을 통해서 분류가 잘 되었는지 확인하는 것 

tensorflow를 이용해서 mnist 데이터에 대해서 학습이 잘 되었는지 확인하는 것

텐서 보드에 대해서 알아보는 것

CNN을 이용해서 mnist에 대해 모델을 만들고 학습시켜서 확인하는 것

 

머신러닝과 딥러닝에 대해 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤 읽어보는 것을 추천한다. 책은 600장을 넘어가지만 머신러닝과 텐서 플로우에 대해서 순차적으로 내용을 다루고 있으며 책을 읽는데 시간 가는 줄 모르고 재미있게 봤던 거 같다.

또한 책에 코드도 나와있으므로 그 코드를 같이 병행해가면서 공부를 하고 나중에 따로 데이터 분석을 할 때 필요한 부분을 참고하면 좋을 거 같다. 그리고 제일 좋았던건 최근에 바뀐 tensorflow 2.0에 대해서 최신화를 시켜놓아서 공부를 하는 데 있어서 도움이 많이 되었다.