Part 1:



그림으로 공부하는 머신러닝 ;기계학습



챗GTP가 가져온 센세이션은 기술의 혁신 뿐만 아니라 새로운 가능성을 열었다고 할 수 있어요.



왜냐면 기존의 지식축적형 산업을 인공지능이 학습을 통해 대체할 수 있다는 가능성을 보여주었기 때문이거든요.



그리고 이런 인공지능을 학습하는 과정을 포괄적으로 머신러닝이라고 부르고 있어요.



그런데 컴퓨터공학을 전공하지 않은 분들은 머신러닝의 구조나 원리, 이론에 대해 쉽게 이해할 수 없었는데요. 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의는 누구나 쉽게 머신러닝과 딥러닝의 세계로 안내하고 있어요.



Part 2:



머신러닝 쉽게 알려드려요 : 딥러딩도 덤



그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의의 가장 큰 장점은 어려운 개념과 이론을 쉽고 직관적인 그림을 통해 설명하고 있다는 점이에요. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 학습에서 필요한 통계학, 컴퓨터공학, 수학적 개념을 정말 심플하고 알기 쉽게 알려주고 있었는데요.



머신러닝에 관심이 있었지만 어디부터 시작해야할지, 어떤 과목을 공부하고 도움을 받아야 하는지 고민중이신 분들에게 정말 최고의 선택이라고 할 수 있어요.



Part 3:



인공지능 입문자를 위한 머신러닝교과서



그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의의는 인공지능에 과심있는 분들을 위한 교과서라는 생각이 들어요. 전공으로 선택하시든 취미로 시작하시든 한권은 가지고 있으면 앞으로 공부해야하는 로드맵을 제시하다는 느낌이거든요.



회귀모형은 데이터분석과 머신러닝에서 필수적이면서 이해하기 어려운 개념인데, 이렇게 그래프와 그림으로 직관적으로 보면서 공부하면 머신러닝도 금방 이해할 수 있을 것 같아요.



교차검증과 K폴드과 같은 내용들도 마찬가지에요. 컴퓨터공학 전공서적의 빽옥한 수식으로 머신러닝 입문단계에서 지쳐버리고 포기하지마시고 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의를 통해 차근차근 단계별로 이해해나가시는건 어떨까 생각해요.



Part 4:



수학부터 통계까지 머신러닝 입문서







머신러닝을 공부하기 위해 필요한 수학과 통계학 지식이 있어요. 그런데 입문하는 단계에서는 어디까지 공부해야할 지 가늠하기 어려운게 보통인데요. 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의에서 바운더리를 딱 정해주기 때문에 이정도는 최소한 알고 있어야 한다고 생각해주시면 좋을 것 같아요.







인공지능이나 머신러닝, 데이터과학과 같은 분야는 우리나라에서 조금 뒤쳐져있는게 사실인데요. 그래서 원서나 TED, UDEMY와 같은 곳에서 강의를 듣는 분들이 많아요. 제이펍에서 야심차게 출간된 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝강의가 정말 반가웠어요.

출판사로부터 도서를 제공받아 직적 읽고 작성한 후기에요.