마스터 알고리즘 - 머신러닝 입문자를 위한 완벽한 안내서 - [5/7][2020]

머신러닝 입문자를 위한 깔끔한 안내서라 생각한다.

---

 

 

---

점수 : 5 / 7

★★★★★☆☆

읽은 기간 📅 : 2020년 9월 14일 ~ 2020년 11월 11일

 

이 책을 추천하는 이들 👨‍👧

• 머신러닝을 공부하고 싶은 사람들.
• 인공지능 & 머신러닝이 궁금한 사람들.
• 인공지능의 전체적인 큰 그림을 경험하고 싶은 사람들.

난이도 🦈 : 중간 ~ 어려움. [ 통계 내용이 어렵긴 하지만 독자가 최대한 이해할 수 있도록 저자는 최선을 다했다고 생각함.. ]

관련된 책들 📚

1. 맨 마지막 부분에 이 책에 사용된 인용문과 책들이 나온다.
2. 머신러닝을 배우는데 도움을 주는 동영상 추천도 존재한다.

머신러닝을 깊게 배우고 싶다면 꼭 마지막 장을 읽어서 참고할 도서와 논문들을 챙기자!!

그 외의 인문학 도서들도 충분히 가치가 있다고 생각한다.

---

 

한 줄 평 ✍️

정말 많이 발전한 것처럼 보이는 머신러닝.. 아직도 발전할 길이 남아있고, 아직도 멀었다는 것을 느꼈다.

 

---

나에겐 교양서적 개념으로 접근한 책이다.

 

대학교 3학년 2학기에 처음 인공지능 수업을 들었다.

다른 컴퓨터공학 수업은 하드웨어 기반의 지식이 수업을 이해하는데 도움을 주었다. [ 물론 선형대수나 수치해석은 수학적 영역... ]

나에게 인공지능 수업은 수치해석, 선형대수와 같이 매우 매우 난해한 수학 수업과 동급이었고, 그 이상이었다.

 

할 수 있는 것이라곤 인터넷에서 오픈소스로 공개된 알고리즘이나 라이브러리화 된 알고리즘에 파라미터를 변경하면서 결괏값을 높여보는 것.. 그리고 그것을 쉽게 운영할 수 있는 툴을 돌려보는 것이다.

 

그래서 딱히 매력이 없었던 수업이었다. 그냥 어떤 알고리즘이 더 좋느니 마느니 하다가 끝이났던 수업으로 기억한다.

 

지금 이 책을 보면 나도 5가지 종족을 모두 거쳤구나 하는 생각이 든다.

[ 책에서는 머신러닝을 5가지 종족으로 나누어서 깔끔하게 분류하여 설명해준다. ]

지금보면 그런 분류 없이 알고리즘만 돌리면서 결괏값을 비교한 내 자신이 좀 한심하게 느껴지곤 한다.

 

컴퓨터 공학과 학생들에게 추천하고 싶은 책이다.

인공지능에 관심이 없더라도 이 책을 읽게 되면 이렇게 인공지능이 작동하는 거누나 하면서 고개를 끄덕이게 될 수 있는 교양은 생기게 될 것이라 생각한다. 

 

마지막 개인 후기 [ 서평 ]

개인적으로 저자의 낙천적인 미래 ( 빠른 시일 안에 모든 것을 통일해 줄 마스터 알고리즘이 탄생할 것이라는.. )가 올 것이라고 생각하지 않는다.

 

내 생각엔 "인공 지능"이라는 거창한 수식어보다는 "통계 프로그래밍 툴"이라고 생각되는 머신러닝이기 때문이라 생각한다.

 

마스터 알고리즘이란 결국 하나의 수식으로 모든 것을 정리해줄 수 있는 만병통치약 같은 개념인데..

이런 현자의 돌은 인간의 환상속에서나 존재한다고 생각하는 편이다.

 

친구 추천, 구매를 욕구하는 여러 추천 시스템과 판별 시스템 등등에 활용될 수는 있지만

엄청나게 쏟아지는 변수들의 연관성을 모두 캐치하는 그런 무적의 알고리즘은 없을 것이라 생각하는 편이다.

그건 우리가 흔히 말하는 '신'의 영역이라고 생각한다.

 

감수자의 말 처럼 이 책은 

머신러닝에 관심이 있는 사람들을 위한 입문서라고 보는 게 좋을 듯하다. 그것도 매우 훌륭한 입문서라 생각된다.

다섯 종족으로 나누어 설명하면서 각 종족의 특징과 주특기를 설명하는 대목이 너무도 마음에 들었다.

 

하지만 앞으로의 미래나 정책에 대한 저자의 의견과

다른 지식인들에 대한 생각을 전적으로 반대하는 태도는 썩 좋아 보이진 않았다.

 

너무도 머신러닝에 과몰입된 듯한 느낌을 주었다.

2달 가까이 읽게된 책.

아깝지 않은 시간이었다.

[ 책을 덮는데 5종족을 겉으로도 이해하지 못한 내가 슬플 뿐이다. ] 

 

인공지능 석사과정, 머신러닝 석사과정을 희망한다면 꼭 이 책을 읽어 보기를 바란다!

 

다음 책은 Hello Coding 그림으로 배우는 알고리즘이다.

 

---

마스터 알고리즘 링크

 

 

 

 

추천 독서대