[REVIEW/서평] 핸즈온 머신러닝

---

[Review/서평] 핸즈온 머신러닝

책프협 골라받는 서평 이벤트를 통해서 도마뱀책(?)이라고 불리우는 핸즈온 머신러닝의 한국어 번역판을 받게 되었다.

개인적으로, 흑백 서적과 컬러 서적은 딱 책을 봤을 때의 느낌이 너무 다른 것 같다. 본 책은 전면 컬러판으로, 표지를 받았을 때, 어렵고 딱딱해보이지 않고 편하게 읽어보고 싶다는 느낌을 주는 디자인이었다.

 

책은 크게 두가지 부분으로 나뉘어져 있는데, 1부에서는 마치 앤드류 응 교수의 코세라 강의처럼 머신 러닝의 기초와 개념을 다루는 내용이고, 텐서플로우보다는 사이킷런 프레임워크를 사용한 개념 학습을 다루고 있으며, 2부에서는 DNN과 DL에 대해서 Tensorflow2 버전 기준의 코드를 다룬다. CNN과 GAN등의 재미있는 분야를 직접 실습함으로써, 독자들의 흥미를 크게 끌어올리는 느낌이다.

 

MNIST등의 기본 예제부터 다루면서 차근차근 ML에 대해 설명을 해주고, 연습문제등을 통해서 독자가 직접 문제를 해결하는 방식으로 구성되어 있다. 혼자서 독학하기에 알맞은 책이 아닐까 생각한다.

또한 시각자료도 친절하게 나와있어, 직접 plot을 그리는법을 익히면서 "뭔가 내가 해내고 있구나!"라는 뿌듯함이 들게끔 유도한 부분이 많이 보인다. 실제로 학습에서 이러한 뿌듯함은 학습 의지 고취를 위해서 반드시 필요한 부분이 아닐까 생각한다.

또한 뒷부분의 TF코드는 2.0기준으로 완벽히 변환되어있어, TF2로의 갑작스러운 변화로 인해 혼란을 겪고 있는 독자들에게 최신 트렌드를 잘 반영하고 있다고 생각한다.

 

총평

---

장점

 

• ML에 대해 전혀 모르는 학생/직장인들도 Part1을 통해 ML 기초 지식을 습득하고 공부할 수 있다.
• 예제 소스코드를 깃허브에서 다운받을 수 있어, 즉각적인 실행이 가능하다.
• Tensorflow.js등 다양한 모듈에 대해서도 다루고 있다.
• GAN, CNN등의 Deep Neural Network를 Tensorflow 2.1 기준의 코드로 실험해볼 수 있어서 좋았다.
• 한국어 명칭을 통해 학습하는것은 어떻게 보면 IT 자료 검색의 측면에서 매우 불리할 수 있다. 그래서 보통 필자는 영어로 된 명칭을 사용하는것을 선호하는데, 이 책에서는 한글 명칭 옆에 작은 글씨로 영어 명칭을 적어놓아서 자료 검색이나 학습에 편리했다.
• 전면 컬러판이기 때문에, 흑백 책에 대한 딱딱한 느낌이 들지 않아서 매우 만족스러웠다.

아쉬운 점 (장점에 비해서는 매우 사소한 사항이지만 아쉬운 점을 적어보자면 다음과 같다.)

 

• 952페이지의 책으로, 2판으로 넘어오면서 페이지가 크게 늘었다. 책이 두껍고 내용이 많다보니, 다 읽기 굉장히 방대할 수 있다.
• 개인적으로는 이미 머신러닝에 대해 알고 있는 독자들에게는 Part1의 내용이 너무 길지 않았나 생각한다. (이는 ML을 처음 공부하고자 하는 분에게는 장점이기도 하다.) 

이런 사람에게 추천!

 

• ML을 모르지만, 이 책을 구입해서 기초부터 실제 코드까지 공부해보고 싶은 비전공자
• 한권의 책으로 AutoEncoder, CNN, GAN등 다양한 실제 기술들을 모두 공부해보고 싶은 사람
• TF2.0에 익숙하지 않아 TF2.0 코드를 공부해보고 싶은 사람
• 줄글보다는 간단한 그림과 소스코드를 보며 공부하는것이 더 효율적인 사람

 

참조

---

핸즈온 머신 러닝 2판 - 오렐리앙 제롱 지음, 한빛미디어, 2020

 

좋은 책 지원해주신 책프협 이벤트를 진행해주신 관계자분들께 감사인사를 드립니다!