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Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략

캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략

[ 2022 세종도서 학술부문 선정도서 ]
신백균 | 골든래빗 | 2022년 04월 13일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
내용
5점
편집/디자인
5점
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Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략

품목정보

품목정보
발행일 2022년 04월 13일
쪽수, 무게, 크기 652쪽 | 183*235*26mm
ISBN13 9791191905076
ISBN10 1191905071

관련분류

책소개

  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

KAIST 산업및시스템공학과 졸업 후 한국생산성본부에서 직무교육 기획 및 운영을 담당하는 전문위원입니다. 세계 랭킹 0.18%의 캐글 노트북 엑스퍼트(Expert)이며, 월 평균 6만여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있습니다. 참여자 1,200명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 합니다. KAIST 산업및시스템공학과 졸업 후 한국생산성본부에서 직무교육 기획 및 운영을 담당하는 전문위원입니다. 세계 랭킹 0.18%의 캐글 노트북 엑스퍼트(Expert)이며, 월 평균 6만여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있습니다. 참여자 1,200명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 합니다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 편집자 입니다.
wegra (wegra.lee@gmail.com) | 2022-09-21
저는 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 시리즈를 번역한 개앞맵시(이복연)입니다. 요번에는 편집자로서 신백균 저자님과 함께 이 책을 만들었습니다. 길고 고됐지만, 완성 후 그렇게 뿌듯할 수가 없었죠. 그 경험이 너무 재미있었고, 독자 분들께 책이 어떤 의도로 어떻게 만들어졌는지를 소개하는 데도 아주 좋을 것 같아 후기를 정리했습니다. http://blog.yes24.com/document/16910662 재미있게 봐주세요!

출판사 리뷰

이 책은 수많은 캐글 수상자의 노트북을 수집/분석하여 여러분께 공통된 문제해결 패턴을 안내해줍니다. 총 7개의 경진대회를 이 패턴에 따라 함께 진행하면서 자연스럽게 효과적인 프로세스와 전략을 체득할 수 있게 꾸렸습니다.

머신러닝·딥러닝 문제를 하나 해결하려면 데이터 분석부터 시작하여 적합한 모델을 설계하고 최적화를 반복하는 긴 여정을 완주해야 합니다. 체계적인 프로세스를 따르더라도 몸에 익기 전까지는 도중에 길을 잃기 쉽다는 뜻입니다.

그래서 여러분이 외롭게 표류하지 않게끔 책 자체의 구성은 물론 외적으로도 여러 장치를 마련했습니다. 대표적으로 〈공략집〉과 〈미니맵〉, 〈체크리스트〉가 있습니다.

★ 공략집(with 미니맵)

공략집은 두꺼운 이 책을 초심자도 잘 따라 오실 수 있도록 안내하는 별책부록입니다. 월드맵(책의 전체 구성)과 미니맵(장별 구성)을 통해, 항상 숲을 보면서 나의 위치와 집중할 영역을 분명하게 알 수 있도록 도와드립니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다.

★ 체크리스트

문제해결 과정에서 짚어봐야 할 사항들을 프로세스 단계별로 정리한 표입니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다. 사본을 만드신 후 자유롭게 수정·개선하여 여러분만의 비밀 무기로 활용해주세요.

★ 책의 구성

이 책은 총 3부로 구성됩니다. 1부에서는 머신러닝·딥러닝 문제해결 역량을 키우는 데 캐글이 최적인 이유를 알아보고, 2부와 3부에서 본격적으로 대회를 공략하는 데 필요한 채비를 갖춥니다.

1장과 2장은 캐글 소개와 튜토리얼이니 캐글에 이미 익숙하신 분은 건너뛰어도 크게 상관없습니다. 3장은 중요합니다. 바로 이 책에서 반복 숙달할 문제해결 프로세스의 틀을 설명하기 때문입니다. 상위권 캐글러들의 공통된 패턴을 정리한 것이니 한 번씩 꼼꼼히 정리해보시면 좋을 것 같습니다. 4장은 데이터 유형을 나누고 각 유형에 유용한 시각화 기법들을 간단히 소개합니다.

2부에서는 머신러닝 모델을 사용하는 캐글 경진대회에 익숙해질 수 있습니다. 먼저 머신러닝의 주요 개념들을 정리해본 다음, 총 4개의 경진대회를 공략하면서 머신러닝 프로젝트 방법론을 터득하게 됩니다. 중점적으로 익힐 내용이 학습 흐름과 난이도에 맞춰 분배되도록 경진대회들을 선별해 배치했습니다. 2부부터는 본격적인 문제해결에 나서는 만큼 별책부록인 공략집의 미니맵이 큰 도움이 되리라 생각합니다.

마지막 3부에서는 비정형 데이터를, 그중에서도 이미지 데이터를 분류하는 딥러닝 문제들을 공략합니다. 전체적인 구성 방식은 2부와 같습니다. 대회를 하나하나 정복할수록 레벨업되는 느낌이 확실히 느껴지도록 구성했습니다.

추천평

“어떤 일이든 일정 수준에 도달하면 경험적으로 최적화된 패턴이 생기기 마련입니다. 이 책은 수 많은 캐글 대회와 솔루션을 수집/분석했고, 여러분께 체계적으로 머신러닝·딥러닝 문제를 해결할 수 있는 패턴을 제공합니다. 여러분만이 다뤄낼 수 있는 핵심에서만 새로운 방식을 시도하시고, 그 외 최적화된 공통 패턴은 이 책을 그대로 흡수하세요. 이를 토대로 여러분에게 좀 더 잘 맞는 문제해결 전략을 체득할 수 있을 것입니다.”
- 박찬성 (ML GDE(Google Developer Expert))
“이 책은 머신러닝 기초를 학습한 사람이 그다음 학습을 어떻게 이어가고, 프로젝트를 어떻게 진행해야 하는지를 중점적으로 다룹니다. 이는 앞으로의 머신러닝 책들이 나아가야 할 방향이기도 한 것 같습니다. 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 온갖 난관에 부딪히며 고민하고 있는 분들께 이 책을 추천합니다.”
- 조성빈 (코드스테이츠 코칭 어시스턴트)
“캐글은 얻기 힘든 현실 데이터를 간접 경험할 수 있는 아주 좋은 커뮤니티입니다. 하지만 초보자 입장에서는 대회나 데이터가 너무 많아서 어떤 대회부터 참가할지 고민하게 되는데, 여기 이 책에 막 시작하려는 캐글러를 위한 ‘비밀지도’가 있습니다.”
- 박조은 (오늘코드 대표(데이터 분석가))
“저는 IT 전공자이지만 머신러닝·딥러닝 기초가 없는 상태로 현업에 투입되었습니다. 어떤 분야든 뼈대부터 튼실히 갖춰야 한다는 게 저의 생각이기 때문에 ‘기초를 보다 쉽고 재미있게 배울 수는 없을까’라는 고민을 많이 해왔습니다. 이 책은 이러한 제 고민의 해결책 중 하나라고 봅니다. 책의 구성이나 예제가 뭐 하나 빠질 것 없이 마음에 듭니다. 사실 배타리딩 기간에 DACON 대회에도 참여했는데, 이 책의 도움을 많이 받았습니다. 너무 감사합니다.”
- 김대원 ((주)인타운 부설연구소 연구원)
“사실 지금도 스크롤 압박이 거셀 만큼 매우 많은 인공지능 서적이 출간되어 있습니다. 그럼에도 이 책을 추천하는 이유는 이 책이 지닌 명확한 장점 때문입니다. 저 또한 수많은 관련 책을 탐독했지만 대부분 이론 설명과 간단한 예제로 구성되어 있습니다. 하지만 이 책은 멋진 예제와 함께 현업 엔지니어가 문제를 어떻게 접근하고 어떤 식으로 마지막까지 성능을 끌어올리는지에 대한 실무까지 겸비했습니다. 초보자는 물론이고, 머신러닝·딥러닝 개발 경력이 있는 개발자에게 오히려 더 유용한 참고서입니다.”
- 임은수 (ViewMagine 팀 리드)
“이 책은 데이터 과학의 기술적인 측면을 학습한 이가 캐글을 통해서 그 기술을 어떻게 체계적으로 활용할지를 알려줍니다. 자신만의 분석 프로세스를 체계화해주고 실제 업무에도 적용해볼 수 있는 매력적인 책을 꼭 읽어보시길 바랍니다.”
- 이봉호 (우아한형제들 데이터 분석가)
“실제로 캐글을 처음 접하는 분들은 대부분 캐글 노트북을 필사하는 것으로 시작합니다. 그러나 필사만 반복해서는 놓치는 부분이 생깁니다. 이 책은 프로세스와 체크리스트를 제공하여 이런 부분을 놓치지 않게 예방해주어, 초심자는 물론 이미 캐글에 익숙하신 분께도 유용합니다. 고득점자 분들도 최고득점에 도전해보시려면 이 책을 한 번 읽어보시길 추천드립니다.”
- 하헌진 (세이지 리서치 책임 연구원)
“머신러닝·딥러닝 문제해결 프로세스를 캐글 경진대회를 통해 독자들에게 이해하기 쉽게 전달하는 탄탄한 구성이 매우 좋았습니다. 입문하려는 독자들이 흥미를 잃지 않고 문제해결 역량을 키워나갈 수 있으리라 생각합니다.”
- 강경수 (삼육대학교 연구원 및 비전임 교수)
“처음부터 끝까지 하나도 버릴 것 없는 정말 알뜰한 책이란 생각이 듭니다. 이제 갓 머신러닝·딥러닝에 입문한 분들께 이 책으로 기본기를 다져보라고 무조건 추천하고 싶네요!”
- 이동훈 (경북대학교 학부생)
“많은 사람이 인공지능에 관심을 갖고 도전하고 있습니다. 그러나 개념과 실제 적용 사이에는 크나큰 괴리가 있어서 실전에 들어선 초심자들은 대체로 갈피를 잡지 못하고 헤매게 됩니다. 이 책은 개념과 코드 구현을 유기적으로 연결해주어 초심자도 쉽게 따라올 수 있도록 일관된 프로세스를 제시합니다. 그래서 이 책으로 기반을 닦아 여러 문제에 도전하며 실력을 향상시키다 보면, 어느새 인공지능 전문가가 되어 있을 것 같습니다.”
- 신원지 (연세대학교 학부졸업생(취준생))
“요즘 정말 ‘핫’한 캐글! 하지만 머신러닝·딥러닝의 기초를 익혔다고 해도 캐글을 혼자서 정복하기란 쉽지 않은 것 같습니다. 이 책은 캐글을 아주 쉽게 익힐 수 있는 멋진 지침서입니다. 책의 내용을 하나 하나 따라가다 보면, 막막했던 캐글 경진대회도 어느새 어렵지 않게 느껴질 것입니다.”
- 이승엽 (서울과학종합대학원 석사과정(AI·빅데이터 MBA))

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