데이터 관련 졸업 논문을 작성하면서 책으로 봤던 것들, 내가 알던 것들과 다른 어려운 문제와 많이 직면하게 되었다.
물론 실험은 다 마쳤지만 마침 이 책을 받게 되어 기대를 갖고 읽어보았다.
먼저 첫 인상은 여느 문제 해결이라는 키워드가 들어간 도서와 같지 않을까였다. 문제 해결이라는 키워드가 포함된 도서는 대부분 기출 문제를 모아놓은 시험 대비 문제집과 같은 느낌이었다.
예를 들어, 기존 도서는 생선 분류 문제, 과일 등급 분류를 ML을 이용해 해결합시다 라는 구성이라면, 이 책은 특정 프로세스에서 발생하는 문제와 그에 대한 해결을 제시하고 있으며, 이는 실제 업무 과정에서 대면하게 되는 문제였다.
책의 흐름은 크게 데이터의 형태, 형태에 따른 전처리, 모델 평가, 모델 선택, ML, DL의 순서로 되어 있으며, 이는 세부 목차로 들어가면 상당히 많은 내용으로 구성되어 있다.
문제 해결이라고 하여 단순하게 문제와 그에 대한 풀이 코드나 알고리즘 만으로 되어있지 않고, 기본 개념부터 해결을 위한 코드로 짜임새 있게 되어있었으며, 컨텐츠도 최근접 이웃과 같은 단순한 내용으로 마무리 하는 것이 아닌 앙상블 기법, 신경망 학습 및 최적화, 모델 저장과 서빙 등 높은 수준의 내용도 함께 담겨 있었다.
이 책은 데이터의 전처리부터 모델 학습까지 (모델 서빙과 같은 내용은 매우 적기 때문에 패스한다) 과정에서의 발생하는 문제와 이에 대한 이론, 해결법을 제시하고 있으며, 이는 이론 공부와 어느 정도의 실습을 진행해본 사람에게 직접 프로젝트나 심도있는 실습을 진행하기 전과 과정 속 에서 읽어보길 추천하기 좋은 도서이다.
만약 이론과 실습을 어느정도 해보았다고 생각되면, 한 번 읽어보도록 하자.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
리뷰는 실제 도서를 읽어본 후 작성되었으며, 도서의 제공 여부와 상관 없이 독자의 시점으로 작성하였습니다.
