내용은 전반적으로 매우 훌륭합니다.

다만, 두 가지가 아쉽습니다.

 첫 번째는 1부 ML 파트에서 '생선' 데이터의 양이 적절하지 않아서 각 기법이 얼마나 효과적인지 확인하기 어렵습니다. 특히 Data에 feature가 3개밖에 없는데 PCA를 하거나 RF를 하거나 혹은 Regularization 기법을 설명하는 것은 부적절했습니다. 아무리 교육 목적이라고 해도요.

 두 번째는 2부 DL 파트에서 오해를 불러일으킬 수 있을 정도로 축약된 설명입니다. 좋지 않은 부분이 너무 많아서 일일이 다 짚기는 어렵지만 예를 들면 다음과 같은 부분입니다. Activation function에서 sigmoid의 단점을 설명할 때, "이 함수의 오른쪽과 왼쪽 끝으로 갈수록 그래프가 누워있기 때문에 올바른 출력을 만드는데 신속하게 대응하지 못합니다." 와 같은 건 옳다고 하기 애매할 정도의 비유이며 처음 배우는 사람은 오해할 수 있습니다. 조금 더 지면을 할애하더라도 Saturated의 개념을 설명하거나 Killed gradient의 개념을 설명하면서 진행하는 게 옳다고 생각합니다. 

 다른 예를 들면, 모멘텀을 설명하는 부분에서 "(...)그래디언트를 가속도처럼 사용하는 모멘텀(...)" 은 매우 오해하기 쉬운 설명입니다.  Optimizer의 모멘텀은 물리학의 모멘텀과 관련이 없는 용어입니다. 굳이 따지자면, 물리학의 'inertia(관성)'과 관련이 있습니다.  

유독 DL 파트에서 이런 부분이 많이 보입니다.

하지만 깔끔한 구성과 쉬운 설명 때문에 추천합니다.