그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의

Jay Park
Jay ParkCTO en EX-EM
그림으로 배우는 StatQuest
머신러닝 강의
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
한 페이지 요약
• 책 분류
• 수학, 통계, 머신러닝, 딥러닝, AI
• 대상 독자
• 수학 기호만 보면 의욕을 상실하지만 어떻게든 머신러닝을 제대로 이해하고
싶은 분들
• 특징
• 유튜브 구독자 88만명을 자랑하는 StatQuest with Josh Starmer
(https://www.youtube.com/@statquest) 운영자가 만든 책
• 노말사우르스와 스탯스콰치라는 공룡 두 마리가 이끄는 머신러닝의 세계
이 책의 목차
그림으로 설명한다고 얕보지 마시라. 다룰 내용은 전부 다룬다.
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
• 1 머신러닝 기초 개념!!! 10
• 2 교차검증!!! 23
• 3 통계 기초 개념!!! 32
• 4 선형회귀!!! 77
• 5 경사 하강법!!! 85
• 6 로지스틱 회귀!!! 110
• 7 나이브 베이즈!!! 122
• 8 모델 성능 평가하기!!! 138
• 9 정규화로 과적합 방지하기!!! 166
• 10 의사결정 트리!!! 185
• 11 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신(SVM)!!! 220
• 12 신경망!!! 236
• 부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 273
무엇이 이 책을 흥미롭게 만드는가?(1)
그림과 간결한 수식의 위력을 직접 느껴보시라.
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
무엇이 이 책을 흥미롭게 만드는가?(2)
코드가 아니라 개념으로 승부를 건다!
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
• 이 책은 파이썬 코드가 단 한 줄도 나오지 않는다 → 이런 책은 시중에 수 없이 많다
• 놓치기 쉬운 개념을 잘 쪼개어 알기 쉽게 예를 들어 설명하고 있다 → 용어가 나오면 설명이 반드시 따라 나오며 how에 앞서 why부터
정확하게 정리하고 시작한다
• 책 전반에 걸쳐 나오는 개념을 상호 연결하는 방식으로 설명이 진행된다 → 나무에서 출발해 숲을 이룰 수 있게 유도하는 방법을 사용하
고 있다
• 복잡한 머신러닝 알고리즘을 풀기 위한 단계별 설명과 그 과정에서 등장하는 전문 용어 상세 설명이 특히 돋보인다 → 이 책은 데이터
과학자나 공학자로 우뚝 서기 위한 전문성을 기르기 위한 첫 단계로 생각하면 좋겠다
• 이 책 저자는 머신러닝 알고리즘을 코드 없이 실제 동작하는 개별 단계로 풀어내기 위한 최선의 방식을 찾은 듯한 느낌이다
여기서 잠깐: 책 vs 책
머신러닝과 관련된 여러 가지 통계 이야기 vs 일반적인 통계 이야기
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
대상 독자
머신러닝에 관심이 있으나 어디서 어떻게 시작할지 감을 잡지 못하는 모든 분들께
• 정말 기초적인 수학과 통계를 알고 있으며 머신러닝 관련 용어를 여기저기서 단편적으로 들어보신 분들이라면 이 책 독자로 적당하
다
• 기존에 머신러닝 개념을 수학적인 관점이나 프로그래밍적인 관점에서 접근하다 좌절하신 분이라면 이 책으로 다시 도전해보시기
바란다
• AI 직군에 관심이 있는 분들, 그리고 AI 직군에서 일을 하고 있지만 늘 수학적인 정리를 제대로 하고 넘어가면 좋겠다고 희망하는
분들께 딱 맞는 책이다
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
결론
***** 나만 숨어서 읽고 싶은 머신러닝 관련 서적
• 쉽게 설명한다고 해서 개념이나 내용이 결코 쉽지는 않다는 사실을 기억할 필요가 있다 → 이 책 한 권만 읽고 나면 어지간한 머신러닝
관련 서적에서 나오는 이야기를 갑자기 어려움 없이 알아듣고 있는 자신을 발견하게 된다
• 아주 기초적인 내용에서 출발해 신경망으로 끝나므로 어떤 방식으로 공부하면 좋을지 지침서로서도 훌륭하므로, 고급 주제를 학습할
때도 이 책의 구성을 염두에 두면 좋겠다 → 이 책을 읽고나서 조금 어렵고 복잡한 책을 시도해보면 좋겠다
• 결론: 쉬운 머신러닝 책을 추천해달라고 요청 받으면 기꺼이 이 책을 #1으로 지목하겠다.
• 이렇게 좋은 책을 협찬해주신 제이펍 담당자에게 감사 말씀을 전한다
그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
발표자 소개
기술 배경
전문 검색 엔진, 임베디드 시스템(리눅스 커널 디바이스 드라이버), 빅데이터/인공지능 연구 개발,
고성능 고가용성 데이터베이스
주요활동
IT 전문서 번역 (클린 코드, 피플웨어, 해커: 광기의 랩소디, 게임 엔진 블랙 북 등)
개발강의 (삼성전자, SK C&C, 삼성SDC, 현대자동차 기술 세미나와 교육)
활동채널
블로그: https://jhrogue.blogspot.com
슬라이드 셰어: https://www.slideshare.net/jrogue/presentations
유튜브: https://www.youtube.com/c/박재호dev
문의 jrogue@gmail.com
박재호
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  • 4. 무엇이 이 책을 흥미롭게 만드는가?(1) 그림과 간결한 수식의 위력을 직접 느껴보시라. 그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
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  • 6. 여기서 잠깐: 책 vs 책 머신러닝과 관련된 여러 가지 통계 이야기 vs 일반적인 통계 이야기 그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
  • 7. 대상 독자 머신러닝에 관심이 있으나 어디서 어떻게 시작할지 감을 잡지 못하는 모든 분들께 • 정말 기초적인 수학과 통계를 알고 있으며 머신러닝 관련 용어를 여기저기서 단편적으로 들어보신 분들이라면 이 책 독자로 적당하 다 • 기존에 머신러닝 개념을 수학적인 관점이나 프로그래밍적인 관점에서 접근하다 좌절하신 분이라면 이 책으로 다시 도전해보시기 바란다 • AI 직군에 관심이 있는 분들, 그리고 AI 직군에서 일을 하고 있지만 늘 수학적인 정리를 제대로 하고 넘어가면 좋겠다고 희망하는 분들께 딱 맞는 책이다 그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
  • 8. 결론 ***** 나만 숨어서 읽고 싶은 머신러닝 관련 서적 • 쉽게 설명한다고 해서 개념이나 내용이 결코 쉽지는 않다는 사실을 기억할 필요가 있다 → 이 책 한 권만 읽고 나면 어지간한 머신러닝 관련 서적에서 나오는 이야기를 갑자기 어려움 없이 알아듣고 있는 자신을 발견하게 된다 • 아주 기초적인 내용에서 출발해 신경망으로 끝나므로 어떤 방식으로 공부하면 좋을지 지침서로서도 훌륭하므로, 고급 주제를 학습할 때도 이 책의 구성을 염두에 두면 좋겠다 → 이 책을 읽고나서 조금 어렵고 복잡한 책을 시도해보면 좋겠다 • 결론: 쉬운 머신러닝 책을 추천해달라고 요청 받으면 기꺼이 이 책을 #1으로 지목하겠다. • 이렇게 좋은 책을 협찬해주신 제이펍 담당자에게 감사 말씀을 전한다 그림으로배우는StatQuest머신러닝강의
  • 9. 발표자 소개 기술 배경 전문 검색 엔진, 임베디드 시스템(리눅스 커널 디바이스 드라이버), 빅데이터/인공지능 연구 개발, 고성능 고가용성 데이터베이스 주요활동 IT 전문서 번역 (클린 코드, 피플웨어, 해커: 광기의 랩소디, 게임 엔진 블랙 북 등) 개발강의 (삼성전자, SK C&C, 삼성SDC, 현대자동차 기술 세미나와 교육) 활동채널 블로그: https://jhrogue.blogspot.com 슬라이드 셰어: https://www.slideshare.net/jrogue/presentations 유튜브: https://www.youtube.com/c/박재호dev 문의 jrogue@gmail.com 박재호