예제 코드

http://mng.bz/Vgr0

이 예제는 학습 용도로만 최적화하고 제품 생산 용도로는 최적화하지 않았다

즉, 해당 코드는 교욱 도구로 사용하기 위해 작성했기 때문에 제품 생산을 위한 과제에는 일반벅으로 성능에 최적화되고 테스트와 지원이 잘되는 검증된 라이브러리와 프레임워크를 사용하는 것이 좋다

독자 Q&A

mrku69@naver.com

이 책에 대하여

이 책은 인공지능 알고리즘의 이해와 구현 그리고 이를 통한 문제 해결에 필요한 기초를 제공하고 있다

이 책의 4장에는 배낭을 가장 가치 있는 물건으로 채우는 문제가 나온다

공부에서 더 높은 가치는 주관적이라 때때로 선택이 어렵기도 한데

이 책의 저자는 1장부터 10장까지 순차적으로 공부해야 한다고 당부하니그냥 쭉 따라가면 된다

다만 책의 전체 부분을 관련성에 따라 나눠 본다면 파트1(1장), 파트2(2장, 3장), 파트3(4장, 5장), 파트4(6장, 7장), 파트5(8장, 9장, 10장) 정도로 구분해서 보면 좋다

이 책의 구성

이 책은 장마다 서로 다른 인공지능 알고리즘 또는 알고리즘적 접근 방식에 초점을 맞춘 10개의 장으로 구성되어 있다

1장 - 인공지능의 직관적 이해

데이터, 문제 유형, 알고리즘과 패러다임의 범주, 인공지능 알고리즘의 사용 사례에 대한 직관적인 부분과 기본 개념을 소개한다

2장 - 검색의 기초

데이터 구조의 핵심 개념과 초기 검색 알고리즘에 대한 접근 방식 및 그 용도를 다룬다

3장 - 지능형 검색

2장의 초기 검색 알고리즘보다 최적 솔루션을 찾고 경쟁 환경에서 솔루션을 찾기 위한 검색 알고리즘을 소개한다

4장 - 진화 알고리즘

자연의 진화를 모방하여 문제에 대한 솔루션을 반복해서 생성하고 개선하는 유전 알고리즘의 작동 방식을 살펴본다

5장 - 고급 진화 방식

4장 유전 알고리즘의 후속으로, 알고리즘의 단계를 조정해서 여러 유형의 문제를 최적으로 해결하는 방법과 관련한 고급 개념을 다룬다

6장 - 군집 지능: 개미

군집 지능에 대한 직관적인 부분을 상세히 살펴보고 '어려운 문제 해결을 위한 개미의 삶과 일에 관한 이론'을 이용한 개미 군집 최적화 알고리즘을 살펴본다

7장 - 군집 지능: 입자

6장 군집 알고리즘의 후속으로, 입자가 대규모 검색 공간에서 좋은 솔루션을 찾고자 할 때 최적화 문제를 정의하고 입자 군집 최적화를 이용하여 그러한 최적화 문제를 해결하는 방법을 살펴본다

8장 - 머신러닝

선형 회귀를 이용한 회귀 문제 및 의사 결정 트리를 이용한 분류 문제를 해결하기 위해 데이터 준비, 처리, 모델링, 테스트를 위한 머신러닝 작업 순서를 살펴본다

9장 - 인공 신경망

인공 신경망을 훈련하고, 이를 이용해서 데이터에서 패턴을 찾고 예측하는 데 필요한 직관, 논리적 단계, 수학적 계산 방법을 알아본다

그리고 8장 머신러닝 작업 순서에서의 인공 신경망 위치를 강조해서 보여준다

10장 - Q-러닝을 통한 강화학습

행동 심리학 관점에서 강화학습의 직관적인 면을 보여주고, 에이전트가 환경에서 좋은 결정과 나쁜 결정을 배우기 위한 Q-러닝 알고리즘을 살펴본다

서평

이 책에서 가장 좋았던 부분은 특정 프로그램 언어나 프레임워크 기반으로 설명하는 것이 아닌 알고리즘의 수학적 개념의 이해와

상세한 그림으로 알고리즘의 구조와 원리를 이해하기 쉽게 돕고 있다는 것이다

STEP 별로 알고리즘이 어떻게 수행되고 결과값이 어떻게 되는지 알 수 있으며 STEP 별로 어떻게 처리가 되는지 매우 상세히 알고리즘에 대한 설명이 되어있어 정말 너무너무 이해하기 쉽게 잘 구성되어있다

번역서 임에도 불구하고 역자분이 매우 매끄럽게 번역을 하셔서 이해하는데 전혀 문제가 없었다

코드 또한 매우 간결한 파이썬 코드로 프레임웍이나 라이브러리에 종속되지 않아서 매우 좋았다

알고리즘의 사용 사례에 대한 내용도 있어서 이런 알고리즘은 이럴때 사용하는 구나라고 알 수 있었다

챕터10 까지 다양한 알고리즘을 학습하면서 주요 인공지능 알고리즘의 이해도가 높아 지는 것을 느낄 수 있을 것이다

총평

제목 그대로 쏙쏙 머릿속에 들어올 수 있게 쉽게 잘 구성 되어있는 인공지능 알고리즘 서적이다

쉽다고 해서 내용이 부실하다는 것은 전혀 아니다 오히려 단계별로 너무나 짜임새 있게 잘 구성이 되어있어서 이해하기 쉬운 것 같다

충분한 이론 설명과 STEP별로 상세한 그림과 그래프는 알고리즘의 이해를 극대화 시키며

간결한 파이썬 코드로 쉬운 이해의 정점을 찍게 된다

인공지능 알고리즘에 대해 공부해보고 싶은 사람이라면 누구에게나 추천할 수 있을 만한 서적인 것 같다

※출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 직접 실습해보고 정성껏 작성한 리뷰 입니다