[리뷰]김도형의 데이터사이언스 스쿨 수학편

<나는 리뷰어다> 11월 이벤트 당첨으로 작성한 리뷰 입니다.

[한줄평]

머신러닝, 딥러닝에 필요한 수학을 한큐에 해결 할수 있는 책입니다.

 

[목차구성]

0장 파이썬 설치와 사용법
1장 수학 기호

2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수
3장 고급 선형대수

4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분

5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화

6장 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy)로

7장 확률변수와 상관관계

8장 사이파이로 공부하는 확률분포

9장 추정과 검정

10장 엔트로피

 

[주요 내용]

 대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 협업 전문가에게 핵심 수학을 알려줍니다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있습니다. 기초부터 출발하지만 데이터 분서고가 머신러닝에 필요한 모든 필수 수학을 다루며, 모든 수식은 파이썬 패키지를 활용해 코드로 보여줍니다. 스타트업 파일을 적용한 파이썬 주피터 노트북 실습 환경도 제공합니다.

 

 선형대수, 함수론, 미적분, 최적화 등 다양한 수학 분야를 다루지만 데이터 분석과 머신러닝에 꼭 필요한 내용만을 최소한으로 선별했습니다. 핵심 내용만 있으므로 이 책에 실린 내용을 충실히 익히면 데이터 분석과 머신러닝 이론을 효과적이고 깊이 있게 공부하는 데 도움이 됩니다. 

 

 데이터 분석과 머신러닝은 코드로 알고리즘을 구현하으므로 수학 수식만으로 이해해서는 부족합니다. 따라서 이 책의 모든 수식과 알고리즘은 파이썬 코드로 구현합니다. 수학을 코드로 이용하려는 개발자 입장을 고려해 알고리즘 자체를 구현하기 보다는 알고리즘이 구현된 넘파이, 심파이, 사이파이, 피지엠파이 등의 패키지 기능을 잘 이해하고 자유롭게 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

 

 책에서 설명하는 내용을 제대로 이해하고 있는지 확인하는 연습문제 300여 개가 있습니다. 모든 연습 문제는 머신러닝의 이론을 설명할 때 나오는 수식의 일부를 미리 풀어보는 문제 입니다. 연습문제를 풀수 있다면 나중에 나올 복잡한 수식을 쉽게 이해할 수 있습니다.

 

[이 책의 특징]

-입문자와 비전공자를 위해 기초부터 시작

-머신러닝 이해에 필요한 핵심 내용만 선별

-파이썬 구현을 통한 이해와 응용

-연습 문제 300여 문항

 

[서평]

머신러닝 혹인 딥러닝 관련 일을 하는분이라면 ‘데이터 사이언스 스쿨’을 알고 있을 것입니다. 저 또한 딥러닝 관련 이슈가 있으면 데이터 사이언스 스쿨에서 많은 도움을 받았습니다. 이책의 저자인 김도형님은 ‘데이터 사이언스 스쿨’에서 데이터 분석 관련 수학과 머신러닝을 강의 하고 있어 믿고 볼수 있는 책이라 생각합니다. 

 

이책은 러신머닝과 딥러닝, 인공지능등 배울때 꼭필요한 수학 지식을 입문자와 비전공자를 위해 기초 이론 부터 자세하게 알려 주고 있습니다. 

 

데이터 분석과 머신러닝을 하려면 수학을 필수적으로 배워야 합니다. 그리고 수학 수식 만으로는 코드로 알고리즘을 구현하기 어렵습니다. 그래서 이 책에서는 모든 수식과 알고리즘을 파이썬 코드로 구현합니다. 그리고 파이썬에서 제공하는 수학 라이브러리인 넘파이, 심파이, 사이파이, 피지엠파이등 패키지 기능을 이해하고 자유롭게 사용할 수 있도록 도와 주고 있습니다. 

 

마지막으로 각 장 마다 책의 내용을 잘 이해하고 있는지 확인하는 연습 문제가 300여 개가 있습니다. 이론을 학습하고 연습문제를 다 풀수 있다면 나중에 복잡한 수식이 나와도 응용력이 생겨 해결하는데 많은 도움이 될것입니다.