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| 이름: | 세바스찬 라시카 (Sebastian Raschka) |
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여러분이 뛰어난 문제 해결 전문가로서 머신 러닝 기술자가 되기를 원하거나 머신 러닝 연구 분야에서 경험을 쌓기를 고려한다면 이 책이 도움이 될 것입니다. 초보자는 머신 러닝의 이론적 배경에 압도될 수 있습니다. 최근에 출간된 활용서들을 보면 고성능 학습 알고리즘을 구현하면서 머신 러닝을 배울 수 있을 것입니다.
실용적인 코드 예제와 머신 러닝 애플리케이션 예제를 다루어 보는 것이 이 분야를 시작하는 좋은 방법입니다. 배운 것을 구체적인 예제로 실제 만들어 보면 광범위한 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. 하지만 좋은 만큼 책임도 뒤따른다는 것을 잊지 마세요! 책에서는 파이썬 프로그래밍 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 라이브러리를 사용하여 머신 러닝을 실습해 볼 수 있습니다. 거기에 더해서 머신 러닝 알고리즘의 수학적 이론을 소개합니다. 성공적으로 머신 러닝을 사용하기 위해 꼭 필요한 부분입니다. 따라서 책은 다른 활용서와는 달리 필수적인 머신 러닝 이론을 설명합니다. 또한, 머신 러닝 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 특히 빠지기 쉬운 실수를 피하는 방법을 쉽고 알차게 설명합니다.
이 책에서는 이 분야에서 첫걸음을 떼는 데 필요한 핵심 주제와 개념을 다룹니다. 더 많은 지식을 배우고 싶다면 이 책에서 소개한 자료를 참고하여 이 분야의 중요한 혁신 기술들을 따라 갈 수 있을 것입니다. |
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이 책에서는 머신 러닝이란 용어를 머신 러닝, 딥러닝, AI를 아우르는 포괄적인 의미로 사용합니다. Q&A라는 독특한 스타일을 사용하며, 각 장은 머신 러닝, 딥러닝, AI 분야의 중요 개념에 관련된 질문을 중심으로 구성되어 있습니다. 모든 질문에는 설명과 다양한 그림과 그래프는 물론 이해를 돕기 위한 연습문제도 제공합니다. 많은 장에 추가 학습을 위한 참고 자료도 포함되어 있습니다.
이 책은 다양한 주제를 다룹니다. 합성곱 신경망과 같은 기존 구조에 대해 새로운 통찰을 얻어 이 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 트랜스포머의 내부 동작 방식과 같은 고급 기술에 대해서도 설명합니다. 경험 있는 머신 러닝 연구자나 기술자라도 자신의 기술 도구 상자에 새로 추가할 무언가를 만나게 될 것입니다. |
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