[책리뷰] 파이썬 머신러닝 완벽가이드(위키북스)

요즘은 초등학생 정규 과정에 코딩 수업이 생겼을만큼, 컴퓨터 언어가 보편화 되고 있습니다. AI, 머신러닝 등 세상이 정말 빠르게 발전되고 있어 점점 더 코딩은 상식이 될거 같습니다.

저는 올해 회사에서 시스템 관련 부서로 이동하게 되었습니다. 부서를 옮기니 저에게 요구되는 역량은 정말 많아졌죠. 저는 '화학공학과'를 전공했고, 개인적으로 컴퓨터 활용 능력이 저조하다고 생각하는 편인데.. 시스템 파트에서 일하려다 보니 알아야 할 지식이 갑자기 너무 많아졌습니다. 특히, 파이썬 기반의 프로그램을 도입하다 보니, 파이썬과 통계는 필수로 알아야 하는 지식이 되어버렸습니다.

 

 

'파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 는 저희 회사에서 제공해 준 인터넷 강의 교재입니다. 요즘 열심히 수강하며 공부하고 있는 책이지요. 대학 시절 교양으로 C언어 수강했던거 이후, 처음 컴퓨터 언어를 배우는 저에게는 약간 어렵지만, 설명이 비교적 자세한 편입니다. 파이썬을 다운받는 방법부터 자세하게 설명되어 있어 생초보인 저에겐 정말 좋았습니다.

 

 

이 책에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.

ㆍ파이썬 머신러닝을 구성하는 기반 패키지인 넘파이, 판다스, 사이킷런 익히기

ㆍ머신러닝을 구성하는 핵심 개념을 직접 파이썬 코드로 구현하기

ㆍ분류, 회귀, 차원 축소, 클러스터링 등 핵심 머신러닝 알고리즘에 대한 깊이 있는 설명

ㆍ실무에 머신러닝 애플리케이션을 직접 적용할 수 있는 수준에 이르도록 다양한 실전 예제 제공

ㆍ데이터 전처리, 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파리미터 튜닝, 성능 평가 등 최적 머신러닝 모델 구성 방안 제시

ㆍXGBoost, LightGBM, 스태킹 등 머신러닝 최신 기법에 대한 상세한 설명과 활용법

ㆍ난이도 높은 캐글 문제를 직접 따라 해 보면서 실무 머신러닝 애플리케이션 개발 방법 체득

 (산탄테르 은행 고객 만족 예측, 신용카드 사기 검출, 부동산 가격 예측 고급 회귀 기법, Mercari 쇼핑몰 가격 예측 등)

ㆍ텍스트 분석과 NLP를 위한 기반 이론과 다양한 실습 예제 제공

 (텍스트 분류, 감성 분석, 토픽 모델링, 문서 유사도, 문서 군집화와 유사도, KoNLPy를 이용한 네이버 영화 감성 분석 등)

ㆍ다양한 추천 시스템을 직접 파이썬 코드로 구축하는 법을 제공하고 파이썬 추천 패키지인 Surprise 사용법 제시

 (콘텐츠 기반 필터링, 최근접 이웃 협업 필터링, 잠재 요인 협업 필터링)

 

 

저는 파이썬 관련 책으로 이 책이 처음이라서, 다른 파이썬 책들과 비교하기는 어렵네요. 파이썬을 여러 권으로 공부하신 주변 분들께 여쭤보니, 쉬운 기초 책으로 공부를 하고나서 이 책을 이용해 응용까지 배우면 좋을거 같다고 하셨습니다. 또한, 이 책이 2020년에 발간되어서 그런지 최신 기법, 새로운 기술이 다른 책에 비해 많다고 하셨습니다.

기초적인 지식이 있으신 분들께 독학용 책으로 추천드립니다.

 

꾸준히 공부해서 부동산과 주식 Data를 분석하는 모델을 파이썬으로 만들어보고 싶습니다!