2단계: 고전적인 머신러닝

프로그래머를 위해 설계된 머신러닝 실용 가이드. 소수의 강력한 알고리즘에 대한 심층적인 설명과 코드 구현에 집중합니다.

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The Mechanics of Machine Learning - 강의 상세 소개

기본 정보

도서명: The Mechanics of Machine Learning
저자: Terence Parr 및 Jeremy Howard
웹사이트: https://mlbook.explained.ai/
저작권: Copyright © 2018-2019 Terence Parr. All rights reserved
언어: 영어
형식: 온라인 웹페이지 버전 (HTML 및 PDF 형식)
비용: 무료

강의 개요

이 책은 프로그래머를 위해 특별히 고안된 머신러닝 입문서로, 독자들이 머신러닝의 핵심 개념과 실제 적용 방법을 빠르게 익힐 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 책은 많은 교과서처럼 다양한 머신러닝 알고리즘을 광범위하게 다루기보다는, "소수의 강력한 모델에 집중"하는 독특한 접근 방식을 채택합니다.

핵심 특징

  • 실용성 지향: 저자는 유머러스하게 "이 책의 내용은 너무나 실용적이어서 실제 업무에 바로 사용할 수 있을 정도입니다"라고 경고합니다.
  • 핵심 알고리즘 집중: 실제 문제에서 매우 효과적인 소수의 강력한 모델에 집중합니다.
  • 권위: 공동 저자인 Jeremy Howard는 이 책에서 소개하는 몇 가지 모델을 사용하여 Kaggle.com 대회에서 2년 연속 1위를 차지했습니다.
  • 심층 설명: 좁고 깊은 접근 방식을 채택하여 모델, 훈련 및 테스트 과정을 상세하게 설명할 충분한 공간을 확보했습니다.
  • 코드 구현: 직관적인 설명과 완전한 코드 구현을 제공합니다.

저자 소개

테렌스 파

  • 샌프란시스코 대학교 컴퓨터 과학 및 데이터 과학과 교수
  • 샌프란시스코 대학교 분석학 석사 프로그램의 설립 책임자 (이후 데이터 과학 석사 프로그램으로 발전)
  • Google 기술 책임자, 전 컴퓨터/데이터 과학 교수
  • 오픈소스 프로젝트 활성 기여자, 생성형 AI 생산성 도구에 집중

제레미 하워드

  • fast.ai 공동 설립자
  • Kaggle 대회 전설적인 선수, 2년 연속 1위
  • 딥러닝 분야 저명한 전문가

교수법 및 특징

1. 프로그래머 친화적

  • 프로그래밍 배경 지식이 있는 독자를 위해 특별히 설계
  • 완전한 코드 구현 제공
  • 이론과 실습 결합

2. 실용 사례 중심

  • 실제 Kaggle 대회 사례 (예: 불도저 판매 예측) 사용
  • 상세한 탐색적 데이터 분석(EDA) 과정
  • 모델 훈련의 전체 과정

3. 상호작용 학습

  • 부속 웹사이트에서 보충 자료 제공
  • 추가 탐색을 위한 데이터셋 및 코드 라이브러리
  • 공개 주석 및 댓글 기능 지원

기술 스택 및 도구

이 책은 다음 도구와 기술을 사용합니다:

  • 프로그래밍 언어: Python
  • 문서 생성: 마크업+마크다운+파이썬+라텍스 소스 코드에서 Bookish를 사용하여 생성
  • 실제 데이터: Kaggle 대회 데이터셋
  • 머신러닝 프레임워크: scikit-learn 등 주요 도구

학습 목표

이 책을 통해 독자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

  1. 머신러닝 작동 원리 이해

    • 핵심 알고리즘의 내부 메커니즘 숙달
    • 모델 훈련 및 테스트의 상세 과정 이해

  2. 실제 적용 능력

    • 실제 문제에 머신러닝 적용
    • 실제 데이터셋 처리의 전체 과정

  3. 경쟁 수준의 기술

    • 실전 검증된 효율적인 모델 사용법 습득
    • 데이터 전처리 및 특징 공학 숙달

대상 독자

  • 주요 대상: 프로그래밍 경험이 있는 프로그래머
  • 보조 대상: 데이터 과학 초보자, 머신러닝 실무자
  • 배경 지식 요구 사항: 기본적인 프로그래밍 지식, 특히 Python 지식
  • 수학적 요구 사항: 기초 통계 및 선형 대수 지식

강의 현황

  • 진행 중인 프로젝트: 저자는 지속적으로 챕터를 추가하고 편집을 진행할 것이라고 밝혔습니다.
  • 최신 업데이트: 2019년에 EDA 및 모델 훈련에 대한 새로운 챕터가 출시되었습니다.
  • 커뮤니티 지원: 독자 피드백 및 제안을 지원합니다.

접근 방법

  • 공식 웹사이트: https://mlbook.explained.ai/
  • 형식: HTML 온라인 버전 및 PDF 다운로드
  • 비용: 완전 무료
  • 제한 사항: 온라인에 복제하거나 어떤 방식으로든 재배포하지 마십시오.

평가 및 영향

이 책은 머신러닝 커뮤니티에서 긍정적인 평가를 받았으며 다음과 같이 여겨집니다:

  • 프로그래머를 위한 머신러닝 빠른 입문의 훌륭한 자료
  • 이론과 실습이 결합된 대표적인 교재
  • 실용성에 초점을 맞춘 머신러닝 가이드

참고: 이 책의 내용이 "너무나 흥미롭지 않아서 실제 업무에 바로 사용할 수 있을 정도입니다"라는 문구는 저자의 유머러스한 표현으로, 책의 실용적인 특징을 강조합니다.