이 압도적인 두꺼움.

지난 2판이 952쪽이었는데 새로 나온 3판은 1,036쪽으로 조금 더 두꺼워졌다.

1000페이지가 넘는 책을 들고 다닌 다는  것 만으로도 부담이 되는데 한빛 미디어에서 센스 넘치게 책을 2권으로 분권 할 수 있도록 만들어 주었다.

핸즈 온 머신러닝 3판 역시 박해선님이 번역을 하셨다.

(저는 박해선님의 책은 모두 갖고 말거예요~!)

본격적으로 책에 대해 이야기 해 보겠다.

책은 크게 세 부분으로 나눠 볼 수 있다.

 - 첫 번째 부분 : 머신러닝의 기초

머신러닝의 전반적인 개요, 데이터 전처리, 모델 선택, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝 등

- 두 번째 부분 : 딥러닝의 기초

인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등

- 세 번째 부분 : 딥러닝의 고급 주제

생성적 적대 신경망, 변형기, 캡슐 네트워크, 강화 학습 등

첫번째 부분의 머신러닝 기초 부분은 핸즈 온 머신러닝 2판에서 역자이신 박해선 선생님이 직접 동영상 강의 영상도 만들어 놓으셨는데 나에게는 머신러닝 기초를 공부하는데 정말 큰 도움이 되었었다.

3판에서도 chapter1 ~ 9까지의 내용은 거의 변화가 없으므로 독자들에게 큰 도움이 될 거 같다.

'핸즈 온 머신러닝'은 이미 책에서도 소개하듯 아마존 인공 지능 분야 부동의 1위 도서이다.

그리고 한 번 읽어보면 그 이유를 확인 할 수 있다.

머신러닝의 기초부터 고수준의 라이브러리까지 배울 수 있다.

3판은 무섭게 변화 발전하는 AI 분야의 최신 기술을 소개하고 코드 전체를 최신 라이브러리 버전으로 업데이트 하여 이 분야를 공부하는 사람들에게는 책의 두께가 말해주듯 바이블이라고 할 만하다.

나는 위에서 소개한 박해선 선생님의 핸즈 온 머신러닝 2판의 동영상 강의를 보면서 이 책의 1~9장까지 공부했다.

핸즈 온 머신러닝 답게 이론의 소개, 수학적 이론 설명, 그리고 이론을 집적 적용할 수 있는 코드로 이루어져있다.

코드도 이론에 맞게 간결하게 작성되어 있다. 

그리고 결과를 확인 할 수 있는 코드들 이라서 좋았고 깃허브에서 코드를 실행시킬 수 있어서 쉽게 공부할 수 있었다.

또한 3판에 새롭게 추가된 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 케라스 튜너 라이브러리는 정말 반가웠다.

다른 책에서 맛보기만 보여줘서 제대로 공부하고 싶은 마음이 있었는데 역시 나의 머신러닝 바이블 '핸즈 온 머신러닝'으로 공부할 수 있어서 좋았다.

누군가가 (bard 와 Being chat 이라고 말한 적은 없다.) 말했는데

이 책에 단점이 있다면 수학젹인 내용을 깊게 다루지 않는다는 것이라고 하던데......

물론 20년 전이라는게 함정이지만 대학 때 공업수학도 듣고 했음에도 불구하고 이 책의 수학은 나에게는 어려웠다.

이게 깊게 다루지 않은 것이라서 제대로 수학을 보여준다면 솔직히 나는 포기해 버렸을 지도 모르겠다.

하지만 기초부분을 충분히 설명하려 하다보니 컴퓨터비전 분야의 설명이 좀 약하다는 생각이 들었다.

이 분야는 필요에 따라 이  분야를 다루는 다른 책의 도움이 필요할 것 같다.

그리고 자연어 처리 부분에 트랜스포머 라이브러리에 대한 내용도 다루고 있다.

물론 이 부분 역시 쉽지 않은 부분이라서 제대로 공부하려면 다른 책으로 공부를 해야할 것 같다.

딥러닝의 부분은 워낙 내용이 방대하고 새로운 기술이 쏟아져 나오고 있어서 아무리 핸즈 온 머신러닝이라 해도 이 분야를 커버하기에는 무리가 있다.

이 책은 머신러닝 공부를 시작하는 사람들에게는 필독서라고 생각한다.

기초를 탄탄히 다루고 있다.

그리고 딥러닝에 대해서 자신이 전문적으로 분야를 선택하는 데도 큰 도움이 될 것이다.

머신러닝 초급자에서 중급까지 꼭 읽어야 할 책이다.

항상 이렇게 좋은 책을 정성스러운 번역과 함께 만날 수 있다는 것이 참 감사하다.

많은 사람들이 '핸즈 온 머신러닝'으로 한 단계 성장 발전하는 자신의 모습을 볼 수 있기를 바란다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."