[리뷰] 머신 러닝 교과서 파이토치 편

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머신 러닝 교과서: 파이토치 편 - 예스24

서론

이 책은 딥러닝 보다 범위가 넓은 머신 러닝을 다루고 있다. 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 초반에는 로지스틱 회귀, KNN, 데이터 처리, PCA, SVM, K-Means, 회귀 분석 등의 기술을 사이킷런을 통해 다룬다. 중반부에는 파이토치에 대해 두 장에 걸쳐 다룬다. 마지막 부분에서는 트랜스포머, GAN, RNN 등 딥러닝의 여러 기술들을 파이토치 코드와 함께 다룬다.

좋았던 점

• 역자가 딥러닝과 머신러닝 분야의 도서들을 다수 집필 및 번역을 해왔고 나도 몇 권 가지고 있다. 그중에 유명한 책도 많다. 그래서 그런지 독자의 마음을 누구보다도 잘 아는 듯하다. 어려운 용어나 설명이 필요한 부분이 있으면 ‘역주’를 달아 친절하게 설명해 주고 있다. 읽는데 많은 도움이 된다. 그리고 문장들도 거부감 없이 자연스럽게 잘 번역되었다.

자세한 '역주'

• 딥러닝이 활성화되기 전에 사용되었던 머신 러닝 기술들을 다루고 있어 좋았다. 여기에는 로지스틱 회귀, KNN, 데이터 처리, PCA, SVM, K-Means, 회귀 분석 등의 기술이 포함된다. 빅데이터 분석 분야에서 아직까지 잘 사용하고 있는 기술 들이라 데이터 분석 관련 업무를 하는 분들에게는 도움이 많이 된다. 그리고 막강한 사이킷런과 함께 다루고 있다.
• 이론 설명과 그에 따른 파이토치 코드를 통한 실습을 해볼 수 있어 ML 학습하기에는 더할 나위 없는 교재다. 이론 부분에서 설명이 어려우면 코드를 통해 명확하게 개념을 잡을 수 있다. 실습 결과를 눈으로 확인할 수 있는 것도 장점이다.
• 딥러닝 파트에서는 트랜스포머, GAN, RNN, GNN에 대해서 다루고 있다. 최근에 업무로 GAN을 활용할 일이 있었는데, 이 부분에서 많은 도움을 받았다.

아쉬웠던 점

• 각 분야의 초기 ML 모델에 대해서는 잘 다루고 있지만 이후에 나온 최신 ML 모델에 대해서는 없어 아쉽다. 이 책을 바탕으로 어느 정도 학습이 되었다면 최신 ML 논문들을 분석할 수 있을 것이다. 특히 GAN에 대해서 관심이 많았는데. CycleGAN, ProGAN, StyleGAN 등도 다뤄주었으면 하는 아쉬움이 남는다.
• 책에 있는 코드는 시인성이 좀 떨어진다. 코드 부분은 모두 ‘>>>’로 시작하고 있으며 print의 결과와 구별이 잘 안된다. github 링크로 책의 소스코드가 제공되니 코드는 github의 노트북을 보는 게 편하다.

코드 비교: 책 vs github

 

* 이 리뷰는 길벗 출판사에서 진행한 서평 이벤트를 통해 도서를 제공받아 작성되었습니다.