소개 및 리뷰
책 "머신러닝을 위한 파이썬 한조각"과 저자의 유튜브 머신러닝 강의 약 40편을 전부 정독하고 필요한 부분을 정리하였다.
머신러닝을 위한 기초적인 파이썬 지식부터, 미분과 선형회귀를 포함한 수학적/통계적 지식으로 책의 초반부가 구성되어 있다.
데이터를 다룸에 있어 필수적인 list, tuple, dictionary 등 데이터 타입과, 조건문 및 반복문의 개념, 함수와 Numpy(넘파이) 등 머신러닝에 활용되는 파이썬 기초를 배운다.
머신러닝에서 손실함수 값을 구함에 있어 핵심적인 가중치와 편향(bias)을 계산함에 있어 반드시 필요한 미분의 개념과 인사이트를 매우 자세히 설명해주고, chain rule, 수치미분 등의 개념을 알려준다.
이어서 비지도학습인 선형회귀와 분류를 다루고, 논리게이트 XOR 문제를 통해 딥러닝의 multi-layer 개념을 이해하기 쉽게 소개한다.
책의 후반부에서는 딥러닝 기초를 배울 때 꼭 등장하는 MNIST 예시를 통해 딥러닝의 구조 및 코드 구현을 보여주고, 뒤이어 오차역전파 개념을 배운다.
TensorFlow를 간단하게 배운 후, CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환신경망) 모델의 동작 원리 및 코드 구현을 배우며 책의 내용은 끝이 난다.
머신러닝/딥러닝 개념을 기초부터 복습하기 위해 본 교재를 선정하였는데, 간단하고 쉬운 내용이지만 파이썬, 수학적 지식을 쉽게 다시 한번 정리할 수 있어 좋았다.
또한, 책에 있는 내용만으로는 부족한 부분을 유튜브 강의를 통해 채울 수 있었고, 모든 내용을 정독하며 결과적으로 개념을 탄탄하게 다질 수 있었기에 만족스러웠다.
