파이썬 머신러닝 완벽 가이드 일명 공룡책

일명 '공룡 책'으로 불리는 파이썬 머신러닝 완벽 가이드.

이 책은 아마 머신러닝의 교과서라고 해도 과언이 아닐 것이다.

 

개념 정리 뿐 아니라 실전에서 자주 사용되는 알고리즘, 코드를 작성해보고
캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 정제되지 않은 실습 데이터를 기반으로
데이터 전처리에서부터 머신러닝 알고리즘 적용, 하이퍼 파라미터 튜닝 등을 실제로 구현해볼 수 있는 정석과도 같은 책!

 

 

넘파이와 판다스부터 시작하기 때문에, 머신러닝의 기초가 없는 사람도 시작할 수 있으나

파이썬을 아예 처음으로 다뤄보는 사람이라면 따라가기 힘들 수 있다.

모두의 파이썬과 같은 책 혹은 유튜브 강의를 통해 기초적인 파이썬 공부를 한 다음 시작하는 것이 좋겠다는 생각이 든다.

 

주피터 노트북을 설치하고 사용하는 것도 당연히 알 것으로 가정하고 책의 진도가 진행되니,

설치 및 경로 설정 등 기본 세팅을 해두고 시작하는 것을 추천하고 싶다.

 

 

만약, 통계나 머신러닝에 평소에 관심이 있고 공부를 해 본 사람이라면

머신러닝에 필요한 내용 대부분이 한 권 안에 들어있다는 것이 큰 장점으로 느껴질 것이다.

 

파이썬 머신러닝 완벽 가이드를 통해서 전체적인 개념을 한 번 훑어보면서도

평가, 분류, 회귀, 차원 축소, 군집화, 텍스트 분석, 추천 시스템까지 다루기 때문에

각 예제를 따라해보면서 어떠한 데이터셋인지에 따라 어떤 머신러닝 기법을 사용해야 하는지 감을 잡기에도 좋다.

 

공룡 책의 내용을 모두 공부해보면서,  관심이 가고 재미가 있는 분야를 선택해 더 파고드는 게 좋을듯하다.

개인적으로 나는 현재 텍스트 분석과 추천 알고리즘 쪽에 관심이 많기 때문에 후반부를 더 재미있게 공부할 수 있을 것이라는 생각이 든다. 만약 각 파트별로 성격에 맞는 프로젝트를 직접 기획해보고, 데이터를 수집해본다면 무엇보다 이 책을 잘 활용할 수 있을 것이다.

 

참고로 인프런 사이트에 유료 인터넷 강의가 등록되어 있으니 강의와 교재를 함께 공부하고 싶은 분이라면 고려해보는 것도 좋겠다. 

 

독학을 위한 예제 코드는 각각 아래에서 다운로드 가능하다.

 

홈페이지 https://wikibook.co.kr/pymldg-rev/ 

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (개정판): 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법

예제코드 https://github.com/wikibook/pymldg-rev 

GitHub - wikibook/pymldg-rev: 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (개정판)》 예제 코드