기계 학습은 지난 몇 년 몇 달 동안 매우 인기를 끌기 위해 성장했습니다. 업계 분석가들은 기계 학습, 그리고 광범위하게는 인공 지능이 인터넷이나 CPU만큼 인류에게 영향을 미칠 것으로 예상합니다.
머신 러닝을 배우고 싶다면 잘 찾아오셨습니다. 이 기사는 졸업생을 위한 최고의 기계 학습 책에 대한 가이드입니다.
목차
기계 학습이란 무엇입니까?
기계 학습은 기계가 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하는 대신 기계가 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있도록 하는 알고리즘의 개발 및 사용을 말합니다.
기계 학습은 인공 지능에 포함된 분야입니다. 인공 지능은 컴퓨터에서 지능적인 행동을 개발하는 데 더 광범위하게 관심이 있습니다. 기계 학습은 AI의 한 부분인 학습에만 집중합니다.
기계 학습은 어떻게 사용되고 있습니까?
컴퓨터는 항상 규모면에서 인간보다 우월했습니다. 컴퓨터는 짧은 시간에 많은 양의 작업을 정확하게 수행할 수 있습니다. 그러나 컴퓨터는 인간이 컴퓨터에게 지시하는 코드를 작성할 수 있을 만큼 충분히 잘 이해하는 작업만 수행하는 것으로 제한되었습니다. 즉, 우리는 컴퓨터가 할 수 있는 일의 병목 현상이었습니다.
기계 학습을 통해 컴퓨터는 더 이상 인간이 표현할 수 있는 것에 국한되지 않습니다. 이를 통해 이전에는 다음과 같이 수행 방법을 알려주는 것이 불가능하거나 지루하다고 판단한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 자동차 운전(Tesla autopilot, Waymo)
- 사진에서 개체 식별(SAM)
- 작품 생성(DALL-E)
- 텍스트 생성(ChatGPT)
- 텍스트 번역(Google 번역)
- 게임하기(MindGo)
책에서 AI를 배우는 이유
학습할 때 책은 다른 모든 학습 리소스보다 훨씬 더 깊은 다이빙을 제공한다는 이점이 있습니다. 책은 광범위한 쓰기 과정을 거쳐 작성되며 명확성을 위해 문장이 다시 작성됩니다.
그 결과 가능한 최선의 방법에 가깝게 아이디어를 표현하는 잘 쓰여진 산문이 탄생했습니다. 개인적으로 텍스트 기반 리소스를 선호하는 가장 큰 이유는 일부 개념을 참조하고 다시 방문하기가 얼마나 쉬운가입니다. 자습서 및 코스와 같은 비디오 기반 리소스에서는 더 어렵습니다. 그럼 머신러닝 학습을 위한 최고의 책들을 살펴보자.
백 페이지 기계 학습 책
100페이지 기계 학습 책은 바로 100페이지에 걸쳐 기계 학습을 가르치는 책입니다. 100페이지라는 제약 때문에 이 책은 잡초에 너무 많이 들어가지 않고 주제에 대한 개요만 제공합니다.
지도 학습 및 비지도 학습, 앙상블 방법, 서포트 벡터 머신, 경사 하강법 등 해당 분야의 가장 중요한 기본 사항을 다루기 때문에 초보자에게 이상적입니다.
이 책은 박사 학위를 소지한 자연어 처리 전문가인 Andriy Burkov가 저술했습니다. 인공 지능에서.
완전 초보자를 위한 기계 학습
Oliver Theobald가 작성한 이 책은 머신 러닝에 대한 가장 쉽고 부드러운 소개 중 하나입니다.
이 책에서 기계 학습에 대한 소개를 받게 되지만 저자는 사전 코딩 경험이 없다고 가정합니다. 대신 이해하기 쉽도록 평이한 영어와 그래픽 보조 자료로 설명이 제공됩니다.
그래도 여전히 코딩을 배우게 되며 책에는 다운로드 가능한 무료 코드 연습과 보충 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 하지만 이 책만으로는 기계 학습 전문가가 될 수 없습니다. 여전히 다른 리소스를 사용하여 추가로 학습해야 합니다.
딥 러닝
이 책은 아마도 딥 러닝에서 찾을 수 있는 가장 포괄적인 책일 것입니다. 또한 Generative Adversarial Networks를 개발한 연구 과학자인 Ian Goodfellow를 포함한 전문가 팀이 작성했습니다.
선형 대수학, 확률 이론, 정보 이론 및 수치 계산을 포함하여 딥 러닝을 이해하는 데 필요한 수학적 개념을 가르칩니다.
이 책은 Deep Feedforward Networks, Convolutional Neural Networks 및 Optimization Networks를 포함하여 Deep Learning에 사용되는 다양한 유형의 네트워크를 다룹니다. 또한 Elon Musk가 이 주제에 대한 유일한 포괄적인 책으로 승인했습니다.
통계 학습 소개
통계 학습 소개에서는 통계 학습 분야에 대한 개요를 제공합니다. 통계 학습은 선형 회귀, 분류, 서포트 벡터 머신 등과 같은 학습 방법을 포함하는 머신 러닝의 하위 집합입니다.
이 모든 기술은 책에서 다룹니다. 이 책에서는 다루는 개념을 강화하기 위해 실제 사례를 사용합니다. 통계 컴퓨팅에 사용되는 기계 학습에 사용되는 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 R에서 학습한 개념을 구현하는 데 중점을 둡니다.
이 책은 통계학 교수인 Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten, Gartehm James가 저술했습니다. 통계학에 대한 탄탄한 기반에도 불구하고 이 책은 통계학자와 비통계학자 모두에게 적합할 것입니다.
프로그래밍 집단지성
Programming Collective Intelligence는 소프트웨어 개발자에게 데이터 마이닝 및 기계 학습을 사용하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 알려주는 유용한 책입니다.
다른 알고리즘 중에서 추천 시스템, 클러스터링, 검색 엔진 및 최적화 알고리즘이 작동하는 방식을 다룹니다. 여기에는 연습에 도움이 되는 간결한 코드 예제와 연습이 포함되어 있습니다.
이 책은 “시맨틱 웹 프로그래밍”과 “아름다운 데이터”를 저술한 Toby Segaran이 저술했습니다.
예측 데이터 분석을 위한 기계 학습의 기초
이 책은 예측에 사용되는 핵심 기계 학습 접근 방식을 소개합니다. 기계 학습에 대한 접근 방식을 실제로 다루기 전에 이 책은 알아야 할 이론적 개념에 대한 개요를 제공합니다.
이 책은 기계 학습을 사용하여 가격 예측, 위험 평가, 고객 행동 예측 및 문서 분류를 수행하는 방법을 다룹니다.
기계 학습에 대한 네 가지 접근 방식인 정보 기반 학습, 오류 기반 학습, 유사성 기반 학습 및 확률 기반 학습을 다룹니다. John D. Kelleher, Brian Mac Namee 및 Aoife D’ Arcy가 작성했습니다.
기계 학습 이해: 이론에서 알고리즘으로
이 책은 기계 학습과 이를 가능하게 하는 알고리즘을 소개합니다. 기계 학습의 기초와 수학이 도출되는 방식에 대한 이론적 개요를 제공합니다.
또한 이러한 기본 원칙이 어떻게 알고리즘과 코드로 변환되는지 보여줍니다. 이러한 알고리즘에는 확률적 경사하강법, 신경망 및 구조화된 출력 학습이 포함됩니다.
이 책은 Shai Shalev-Shwartz와 Shai Ben-David가 대학원생과 고급 학부생을 위해 저술했습니다. 실제 사본은 Amazon에서 구입할 수 있으며 무료 온라인 버전은 여기에서 다운로드 및 비상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
해커를 위한 기계 학습
Machine Learning for Hackers는 숙련된 프로그래머를 염두에 두고 쓴 책입니다. 보다 실용적인 방식으로 기계 학습을 소개합니다. 다른 책에서 취한 수학적 접근 방식 대신 사례 연구에서 개념을 배우게 됩니다.
이 책은 분류, 예측, 최적화 및 추천과 같은 기계 학습의 특정 영역에 초점을 맞춘 장으로 구성되어 있습니다.
R 프로그래밍 언어로 모델을 구현하는 데 중점을 두며 스팸 이메일 분류기, 웹 사이트 페이지 보기 예측기 및 단일 문자 해독기와 같은 흥미로운 프로젝트를 포함합니다.
이 책은 Drew Conway와 John Myles White가 저술했으며, 두 사람은 “전자 메일을 위한 기계 학습”이라는 또 다른 책을 공동 집필했습니다.
R을 사용한 실습 머신 러닝
Hands-On Machine Learning은 클러스터링 알고리즘, 오토인코더, 랜덤 포레스트, 심층 신경망 등과 같은 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다. 구현은 R 프로그래밍 언어와 생태계 내의 다양한 패키지를 사용하여 수행됩니다.
이 책은 R 언어 자습서 자체가 아닙니다. 따라서 독자는 책을 사용하기 전에 이미 언어에 익숙해져야 합니다. 이 책의 실제 버전은 Amazon에서 구입할 수 있으며 온라인 버전은 여기에서 무료로 사용할 수 있습니다.
파이썬 기계 학습
Python 기계 학습에 관한 이 책은 기계 학습과 이를 Python에서 구현하는 방법을 소개합니다. 수치 계산을 위한 NumPy와 테이블 형식 데이터를 처리하기 위한 Pandas와 같이 기계 학습에 사용되는 기본적이고 가장 기본적인 라이브러리를 다루는 것으로 시작합니다.
그런 다음 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용되는 scikit-learn과 같은 라이브러리를 소개합니다. 이 책은 또한 Matplotlib를 사용한 데이터 시각화에 대해서도 다룹니다. 회귀, 클러스터링 및 분류와 같은 알고리즘을 설명합니다. 또한 모델을 배포하는 방법도 다룹니다.
전반적으로 이 책은 머신 러닝에 대한 포괄적인 입문서이므로 고유한 모델을 구현하고 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 책은 Developer Learning Solutions의 설립자인 Weng Meng Lee가 저술했습니다.
Python을 사용한 해석 가능한 기계 학습
Interpretable Machine Learning with Python은 기계 학습 모델에 대한 개요와 실제 예제 및 단계별 코드 구현을 통해 예측 위험을 완화하고 해석 가능성을 향상하는 방법을 제공하는 기계 학습에 대한 포괄적인 안내서입니다.
이 책은 해석 가능성의 기초, 다양한 모델 유형, 해석 방법 및 튜닝 기법을 다루어 독자들에게 해석에 대한 지식과 기계 학습 모델을 효과적으로 개선할 수 있는 기술을 제공합니다. 이 책은 기후 및 농업 데이터 과학자인 Serg Masís가 저술했습니다.
마지막 말
이 책 목록은 완전하지는 않지만 졸업생으로서 기계 학습을 배우는 데 사용할 수 있는 최고의 책 중 일부입니다. 대부분의 AI는 코드로 구현되지만 항상 코드를 작성할 필요는 없습니다. 더 쉽게 개발할 수 있는 No Code AI 도구가 많이 있습니다.
다음으로 사용할 로우코드 및 노코드 기계 학습 플랫폼을 확인하세요.