최근 몇 년 동안 기계 학습은 엄청난 성장세를 보이며 큰 인기를 얻고 있습니다. 업계 전문가들은 기계 학습, 더 나아가 인공 지능이 인터넷이나 CPU와 견줄 만큼 인류에 큰 영향을 미칠 것으로 전망합니다.
만약 당신이 기계 학습을 배우고자 한다면, 아주 잘 찾아오셨습니다. 이 글은 졸업생들을 위한 최고의 기계 학습 서적을 소개하는 안내서입니다.
기계 학습이란 무엇인가?
기계 학습이란, 기계가 특정 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하는 대신, 스스로 학습하여 작업을 수행하는 방법을 익히도록 하는 알고리즘을 개발하고 사용하는 것을 의미합니다.
기계 학습은 인공 지능의 한 분야입니다. 인공 지능은 컴퓨터가 지능적인 행동을 하도록 개발하는 것에 더 폭넓은 관심을 갖습니다. 기계 학습은 인공 지능의 여러 분야 중 학습에만 집중합니다.
기계 학습은 어떻게 활용되고 있을까?
컴퓨터는 예전부터 인간보다 처리 능력 면에서 뛰어났습니다. 짧은 시간 안에 많은 양의 작업을 정확하게 처리할 수 있습니다. 그러나 이전에는 컴퓨터가 인간이 작성한 코드를 이해하고, 코드가 지시하는 작업만을 수행할 수밖에 없었습니다. 즉, 컴퓨터의 능력 발휘에 인간이 병목 현상이었던 것입니다.
하지만 기계 학습 덕분에 컴퓨터는 인간이 표현할 수 있는 범위에 더 이상 제한되지 않습니다. 이전에는 어떻게 해야 할지 알려주기 불가능하거나 매우 번거로웠던 작업들을 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 다음과 같은 작업들이 가능해졌습니다.
- 자율 주행 자동차 운전 (테슬라 오토파일럿, 웨이모)
- 이미지 내 객체 인식 (SAM)
- 예술 작품 창조 (DALL-E)
- 텍스트 생성 (ChatGPT)
- 텍스트 번역 (구글 번역)
- 게임 플레이 (AlphaGo)
책으로 AI를 배우는 이유는 무엇일까?
책은 학습 자료로서 다른 어떤 자료보다 심도 있는 학습 경험을 제공한다는 장점이 있습니다. 책은 오랜 집필 과정을 거치며 문장들이 명확성을 위해 여러 번 수정됩니다.
그 결과, 아이디어를 가능한 최선의 방식으로 표현한 잘 쓰여진 글이 탄생합니다. 개인적으로 텍스트 기반 학습 자료를 선호하는 가장 큰 이유는 특정 개념을 쉽게 참고하고 다시 살펴볼 수 있다는 점입니다. 비디오 튜토리얼이나 강의와 같은 자료는 이러한 점이 더 어렵습니다. 이제 기계 학습 학습에 유용한 최고의 책들을 살펴보도록 하겠습니다.
100페이지 머신 러닝 책
이 책은 제목 그대로 100페이지 분량으로 기계 학습을 다룹니다. 제한된 페이지 수 때문에 주제의 세부적인 내용까지 깊게 들어가기보다는 전반적인 개요를 제공하는 데 초점을 맞춥니다.
지도 학습, 비지도 학습, 앙상블 방법, 서포트 벡터 머신, 경사 하강법 등 해당 분야의 핵심적인 기본 사항들을 다루고 있어, 입문자에게 아주 적합합니다.
이 책은 자연어 처리 전문가이자 인공 지능 박사인 Andriy Burkov가 집필했습니다.
완전 초보자를 위한 머신 러닝
Oliver Theobald가 쓴 이 책은 기계 학습을 가장 쉽고 부드럽게 소개하는 책 중 하나입니다.
이 책에서는 기계 학습에 대한 기본적인 소개를 받을 수 있으며, 저자는 독자가 코딩 경험이 전혀 없다는 가정하에 설명을 제공합니다. 쉬운 영어와 그림을 사용하여 이해를 돕습니다.
하지만 코딩도 여전히 배우게 됩니다. 책에는 무료로 다운로드 가능한 코드 연습 문제와 보충 비디오 튜토리얼이 포함되어 있습니다. 이 책만으로는 기계 학습 전문가가 될 수는 없지만, 다른 자료와 함께 학습을 보충해야 합니다.
딥 러닝
이 책은 딥 러닝 분야에서 가장 포괄적인 책 중 하나일 것입니다. Generative Adversarial Networks(생성적 적대 신경망)를 개발한 연구 과학자 Ian Goodfellow를 포함한 전문가 팀이 작성했습니다.
선형 대수학, 확률 이론, 정보 이론, 수치 계산 등 딥 러닝을 이해하는 데 필요한 수학적 개념을 가르칩니다.
딥 피드포워드 네트워크, 합성곱 신경망, 최적화 네트워크 등 딥 러닝에 사용되는 다양한 네트워크 유형을 다룹니다. 또한 일론 머스크가 이 주제에 대한 유일하게 포괄적인 책이라고 극찬하기도 했습니다.
통계 학습 입문
통계 학습 입문서는 통계 학습 분야에 대한 개요를 제공합니다. 통계 학습은 선형 회귀, 분류, 서포트 벡터 머신 등 학습 방법을 포함하는 기계 학습의 하위 분야입니다.
이 책에서는 이러한 모든 기술을 다룹니다. 다루는 개념을 강화하기 위해 실제 사례를 사용합니다. 또한 통계 컴퓨팅과 기계 학습에 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 R을 사용하여 학습한 개념을 구현하는 데 중점을 둡니다.
이 책은 통계학 교수인 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Daniela Witten, Gareth James가 공동으로 집필했습니다. 통계학에 대한 탄탄한 기반을 갖추고 있지만 통계학 전공자뿐만 아니라 비전공자에게도 적합합니다.
프로그래밍 집단지성
Programming Collective Intelligence는 소프트웨어 개발자들이 데이터 마이닝과 기계 학습을 활용한 애플리케이션을 구축하는 방법을 알려주는 유용한 책입니다.
추천 시스템, 클러스터링, 검색 엔진, 최적화 알고리즘 등 다양한 알고리즘이 작동하는 방식을 설명합니다. 또한 연습에 도움이 되는 간결한 코드 예제와 연습 문제도 포함되어 있습니다.
이 책은 “시맨틱 웹 프로그래밍”과 “아름다운 데이터”의 저자인 Toby Segaran이 썼습니다.
예측 데이터 분석을 위한 머신 러닝 기초
이 책은 예측에 사용되는 핵심적인 기계 학습 접근 방식을 소개합니다. 기계 학습 접근 방식을 실제로 다루기 전에 알아야 할 이론적 개념에 대한 개요를 제공합니다.
가격 예측, 위험 평가, 고객 행동 예측, 문서 분류 등 기계 학습을 사용하여 다양한 예측을 하는 방법을 다룹니다.
정보 기반 학습, 오류 기반 학습, 유사성 기반 학습, 확률 기반 학습 등 4가지 주요 기계 학습 접근 방식을 다룹니다. John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D’Arcy가 공동 집필했습니다.
기계 학습 이해: 이론에서 알고리즘으로
이 책은 기계 학습과 이를 가능하게 하는 알고리즘을 소개합니다. 기계 학습의 기초와 수학적 배경에 대한 이론적 개요를 제공합니다.
이러한 기본 원리가 어떻게 알고리즘과 코드로 변환되는지를 보여줍니다. 확률적 경사 하강법, 신경망, 구조화된 출력 학습 등 다양한 알고리즘을 다룹니다.
이 책은 Shai Shalev-Shwartz와 Shai Ben-David가 대학원생과 고급 학부생을 위해 썼습니다. 아마존에서 실제 책을 구매할 수 있으며, 무료 온라인 버전은 여기서 다운로드하여 비상업적인 목적으로 사용할 수 있습니다.
해커를 위한 기계 학습
Machine Learning for Hackers는 숙련된 프로그래머를 대상으로 작성된 책으로, 보다 실용적인 방식으로 기계 학습을 소개합니다. 다른 책들이 수학적 접근 방식을 취하는 것과는 달리, 실제 사례 연구를 통해 개념을 배우게 됩니다.
이 책은 분류, 예측, 최적화, 추천 등 기계 학습의 특정 영역에 초점을 맞춘 장들로 구성되어 있습니다.
R 프로그래밍 언어를 사용하여 모델을 구현하는 데 중점을 두며, 스팸 이메일 분류기, 웹사이트 페이지 조회 예측기, 단일 문자 해독기 등 흥미로운 프로젝트를 포함합니다.
이 책은 Drew Conway와 John Myles White가 공동 집필했으며, 이들은 “이메일을 위한 기계 학습”이라는 또 다른 책을 공동으로 쓰기도 했습니다.
R을 이용한 실습 머신 러닝
Hands-On Machine Learning은 클러스터링 알고리즘, 오토인코더, 랜덤 포레스트, 심층 신경망 등 다양한 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다. 구현은 R 프로그래밍 언어와 해당 생태계 내의 다양한 패키지를 사용하여 수행됩니다.
이 책은 R 언어 자체에 대한 튜토리얼은 아닙니다. 따라서 독자는 책을 읽기 전에 이미 해당 언어에 익숙해야 합니다. 이 책의 실제 버전은 아마존에서 구입할 수 있으며, 온라인 버전은 여기에서 무료로 이용할 수 있습니다.
파이썬 머신 러닝
파이썬 머신 러닝에 관한 이 책은 기계 학습과 파이썬으로 이를 구현하는 방법을 소개합니다. 수치 계산에 사용되는 NumPy, 테이블 형식 데이터를 처리하는 데 사용되는 Pandas 등 기계 학습에 사용되는 기본적인 라이브러리를 다루는 것으로 시작합니다.
다음으로 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용되는 scikit-learn과 같은 라이브러리를 소개합니다. 또한 Matplotlib를 사용한 데이터 시각화도 다룹니다. 회귀, 클러스터링, 분류 등 다양한 알고리즘을 설명하고, 모델을 배포하는 방법도 다룹니다.
전반적으로 이 책은 머신 러닝에 대한 포괄적인 입문서이므로 독자는 자신만의 모델을 구현하고 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 책은 Developer Learning Solutions의 설립자인 Weng Meng Lee가 집필했습니다.
파이썬을 사용한 해석 가능한 머신 러닝
Interpretable Machine Learning with Python은 기계 학습 모델에 대한 개요와 실제 예시, 단계별 코드 구현을 통해 예측 위험을 완화하고 해석 가능성을 향상시키는 방법을 제공하는 기계 학습에 대한 포괄적인 안내서입니다.
이 책은 해석 가능성의 기본 원리, 다양한 모델 유형, 해석 방법, 튜닝 기술을 다루며, 독자들에게 해석에 대한 지식과 기계 학습 모델을 효과적으로 개선할 수 있는 기술을 제공합니다. 이 책은 기후 및 농업 데이터 과학자인 Serg Masís가 집필했습니다.
마지막 말
이 책 목록이 완벽한 것은 아니지만, 졸업생으로서 기계 학습을 배우는 데 사용할 수 있는 가장 좋은 책들 중 일부입니다. 대부분의 AI는 코드로 구현되지만, 코드를 항상 작성해야 하는 것은 아닙니다. 더 쉽게 개발할 수 있는 노코드 AI 도구도 많이 있습니다.
다음으로 로우코드 및 노코드 기계 학습 플랫폼을 확인해 보십시오.