파이썬(Python) 3학년 머신러닝의 구조

체험으로 배우고! 대화 형식으로 공부!

모리 요시나오 저자(글) · 김성훈 번역

성안당 · 2023년 09월 20일

책 소개

인공지능의 부분집합 머신러닝을 알기 쉽게 설명!
머신러닝의 개념과 비교, 실행 방법을 확실하게 잡아주는 똑똑한 입문서

인공지능의 인기로 학습 필요성이 높아진 머신러닝 입문서 『파이썬 3학년』이 출간되었다.
염소 박사와 다솜 양 같은 동물 캐릭터의 친근한 일러스트와 묻고 답하는 대화형 설명으로 친숙한 『파이썬 1학년』이 출간된 이후 『파이썬 2학년 스크래핑의 구조』, 『파이썬 2학년 데이터 분석 구조』이 니왔고 이번에 『파이썬 3학년 머신러닝의 구조』 편이 나온 것이다.

인공지능 머신러닝을 실습해볼 수 있는 데이터세트는 이미 많이 공개되어 있다. 이 책의 장점은 이런 데이터세트를 실행하기 위한 파이썬 라이브러리를 포함하여 설치되는 배포판 아나콘다 설치 방법부터 파이썬 웹 인터프리터인 구글 코랩과 주피터 노트북(주피터랩)으로 누구나 실행할 수 있도록 그림과 설명으로 자세하고 쉽게 안내한다는 점이다.

인공지능과 머신러닝(기계학습)에 대해 이 책의 염소 박사는 이렇게 쉽게 설명한다.

“인공지능은 데이터를 ‘입력’하면, 판단이나 예측을 ‘출력’하는 것, 즉 ‘매우 똑똑한 함수’야. 실제로 인공지능은 ‘함수’로 기술되어 있어.”
“머신러닝은 데이터를 많이 넘겨주면, 컴퓨터가 스스로 학습하는 편리한 방법이야.”

머신러닝의 주요 개념으로 많이 인용되는 회귀, 분석, 클러스터링 같이 구부하기 어려운 개념도 척척 잡아주고, 파이썬 개발 환경의 차이는 물론이고 예를 들면 ‘분류’를 공부할 때 결정 트리와 랜덤 포레스트를 이용했을 때 정확도 차이 등 개념과 활용 면에서 비교해서 공부하기 어려운 부분을 완전히 이해해서 쉽게 설명하는 디테일이 훌륭하다.

이 책의 예제 코드(.ipynb 파일들)와 함께 홈페이지 회원들에게만 제공하는 회원특전 PDF는 예제 관련 사이트 링크로 성안당 홈페이지(www.cyber.co.kr)에 회원가입 후 [자료실]-[자료실]에서 도서 검색을 통해 다운로드할 수 있다.

작가정보

저자(글) 모리 요시나오

『마이컴 BASIC 매거진』(전파신문사) 시절부터 게임을 계속 만들었고, 현재는 콘텐츠 제작 및 집필 활동을 한다. 간사이 학원 대학 시간 강사, 간사이 학원 고등부 시간 강사, 세이안 조형 대학 시간 강사, 오사카 예술 대학 시간 강사, 프로그래밍 스쿨 코프리 강사 등을 맡고 있다. 저서로 『Python 1학년』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』, 『Python 2학년 데이터 분석의 구조』, 『Java 1학년』, 『실행하며 배우는 Vue.js 개발 입문』(이상 쇼에이샤), 『게임 만들기로 즐겁게 배우는 Python 기초』, 『즐겁게 배우는Unity 2D 초입문 강좌』, 『즐겁게 배우는 Unity 3D 초입문 강좌』(이상 마이나비 출판) 등이 있다.

번역 김성훈

주로 IT 관련 서적을 번역하는 번역가로, 주요 번역서는 『UML 모델링의 본질』, 『웹 개발자를 위한 웹을 지탱하는 기술』, 『세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우는 게임 프로그래밍의 정석』, 『24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문』, 『프로그래밍이 보이는 그림책』, 『안드로이드 개발 레벨업 교과서』, 『실무 에서 바로 통하는 자바』, 『C가 보이는 그림책』, 『Scratch가 보이는 그림책』, 『부모와 자녀가 함께 그림으로 보는 스크래치 코딩』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝 입문』, 『그림으로 이해하는 IT 지식과 트렌드』, 『그림으로 배우는 5G 네트워크』 등이 있다.

목차

• 들어가며
  이 책의 예제 테스트 환경
  이 책의 대상 독자와 3학년 시리즈에 대하여
  이 책을 읽는 방법
  예제 파일과 회원 특전 PDF 다운로드 방법
  
  
  제1장 머신러닝 준비
  
  LESSON 01 머신러닝이 뭘까?
  머신러닝이란?
  데이터 분석과 머신러닝의 차이
  
  LESSON 02 나눈다는 것은 이해한다는 것
  머신러닝 알고리즘으로 하는 것은 ‘선을 그리는 일’
  잘 나누기 위해서는 의미가 있는 특징량이 중요하다
  
  LESSON 머신러닝을 준비하자
  Colab Notebook 준비하기
  Windows에 Jupyter Notebook 설치하기
  macOS에 Jupyter Notebook 설치하기
  
  
  제2장 샘플 데이터를 살펴보자
  
  LESSON 04 scikit-learn 샘플 데이터 세트
  붓꽃 품종 데이터 세트
  
  LESSON 05 샘플 데이터 세트를 자동으로 생성하자
  분류용 데이터 세트 자동 생성(클러스터)
  분류용 데이터 세트 자동 생성(초승달)
  분류용 데이터 세트 자동 생성(2중원)
  분류용 데이터 세트 자동 생성(동심원)
  회귀용 데이터 세트 자동 생성
  
  
  제3장 머신러닝 과정을 이해하자
  
  LESSON 06 데이터를 준비한다
  
  LESSON 07 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다
  
  LESSON 08 모델을 선택해서 학습한다
  
  LESSON 09 모델을 테스트한다
  
  LESSON 10 새로운 값을 넘겨주고 예측한다
  
  LESSON 11 분류 상태를 시각화한다
  
  
  제4장 머신러닝의 다양한 알고리즘
  
  LESSON 12 회귀: 선형 회귀
  어떤 알고리즘일가?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 13 분류: 로지스틱 회귀
  어떤 알고리즘일까?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 14 분류: SVM(서포트 벡터 머신)
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 15 분류: 결정 트리
  어떤 알고리즘일가?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 16 분류: 랜덤 포레스트
  어떤 알고리즘일가?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 17 k-NN(k 최근접 이웃법)
  어떤 알고리즘일가?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  LESSON 16 클러스터링 k-means(k 평균법)
  어떤 알고리즘일가?
  모델 사용법
  시험해보자
  
  
  제5장 치노 다시 한 번! 이미지로 숫자를 예측하자
  
  LESSON 19 데이터를 준비한다
  새 노트북을 만든다
  
  LESSON 20 학습 데이터를 준비한다
  
  LESSON 21 학습하게 한다
  
  LESSON 22 예측하게 한다
  [Colab Notebook에서 업로드하는 경우]
  [Jupyter Notebook에서 업로드하는 경우]
  이미지를 읽고 숫자를 예측한다
  
  LESSON 23 비지도 학습을 이용해 데이터를 표시해 보자
  
  LESSON 24 앞으로 무엇을 공부하면 좋을까
  
  찾아보기

출판사 서평

‘요즘 자주 들리는 인공지능과 머신러닝에 대해 알고 싶다’거나 ‘머신러닝이 어떤 일을 하는지’ 궁금해 하는 분들이 많아진 듯합니다. 이 책은 그런 분들을 위해 머신러닝의 기초부터 친절하게 설명합니다.

■ 대상 독자
● 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『파이썬 1학년』, 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『Python 1학년』, 『Python 2학년 데이터 분석 구조』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』를 다 읽으신 분)
● 머신러닝(기계학습) 초심자


■ 3학년 시리즈의 포인트 셋
● 포인트① 기초 지식을 알 수 있다
각 장의 첫 부분에 만화나 일러스트를 넣어 학습할 내용을 간단히 소개합니다. 그 이후는 일러스트를 섞어가며 기초 지식을 설명했습니다.

● 포인트② 프로그램의 구조를 알 수 있다
최소한의 문법을 선정하여 설명했습니다. 중간에 포기하지 않도록 대화를 위주로 하여 알기 쉽게 설명했습니다.

● 포인트③ 개발 체험을 할 수 있다
처음으로 머신러닝(기계학습)을 배우는 분들을 위해 즐겁게 학습할 수 있도록 고안한 예제를 준비했습니다.


■ 이 책의 포인트
염소 박사님이 다솜 양과 함께 머신러닝의 구조를 친절하게 설명합니다. 샘플 데이터를 보는 방법에서 시작, 머신러닝 과정을 기초부터 설명합니다. 또한 다양한 알고리즘도 소개합니다. 마지막 장에서는 이미지에서 수치를 예측하는 머신러닝을 체험할 수 있습니다.

기본정보

ISBN	9788931559231
발행(출시)일자	2023년 09월 20일
쪽수	200쪽
크기	191 * 254 * 16 mm / 737 g
총권수	1권
원서(번역서)명/저자명	PYTHON 3年生機械學習のしくみ 體驗してわかる!會話でまなべる!/森巧尙

Klover 리뷰 (6)

[ji*******]

선형 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등 이해하기 어려운 통계적 개념들을 정말 쉽게 잘 설명하고 있습니다. 기본적으로 대화형이라 지루하지 않고, 중요한 개념은 형광펜으로 강조되어 있으며, 중요한 개념마다 그래픽을 활용하여 설명하고 있어서 정말 초등학생도 이해할 수 있을 책입니다.

책은 코랩으 활용방법과 주피터 설치부터 설명되어 있으나, 책에서 실습하는 파이썬 코드를 정확하게 이해하기 위해서는 파이썬 기초 문법을 공부하고 보면 좋습니다. 그리고 찾아보니 파이썬 2학년 데이터 분석 책이 있더라구요. 그 책을 본 후에 이 책을 보면 정말 좋을 것 같습니다.

표지가 아기자기하여 내용도 정말 가벼울거라 생각했는데, 두께에 비해서 정말 다양한 개념들이 포함되어 있어요. 데이터분석 준전문가나 빅데이터 분석기사를 준비하시는 비전공자분들께도 많은 도움이 될 것 같습니다.

저는 강의를 하고 있어서 초등학생을 위한 인공지능 책을 찾고 있었는데, 이 책이 딱 적당할 것 같아요. 앞으로 이 책으로 수업하려고 합니다.
-성안당 책 리뷰 이벤트에 응모하여 받은 책입니다.

[im******]

해당 책은 만화, 대화, 일러스트의 형식으로 학습하게 되는데요, 어려웠던 내용들도 귀여운 일러스트를 통해 공부하니, 이해하기까지 더욱 수월하게 느껴졌어요. 비전공자인 저도 쉽게 이해할 수 있도록 설계되어 있어, 저와 같은 비전공자, 초보에게 책을 추천할 수 있을 것 같습니다 !

[el*****]

저는 공대에서 전자공학을 전공하였으며, Job특성상 빅데이터 분야를 공부를 할 필요성이 있어서 여러 교재를 보고, 온라인 강의를 들어보았습니다만, 직접적인 전공이 아니다보니 항상 무엇인가 기초가 부족하다는 느낌을 지울 수가 없었습니다.
하지만 해당 교재를 만나게 되고
해당 교재(Python 3학년 머신러닝의 구조) 만큼 기초를 잡아주고 자신감을 채워주는 책은 처음 이었습니다.

전공자 분이시든, 비전공자 시든 머신러닝에 대하여 직/간접적인 관련을 갖고 있다면 기초 교재로 한번씩은 해당 교재를 읽어보시는 것을 추천드립니다.
저는 3학년을 먼저 읽었지만 기회가 된다면 1학년, 2학년도 읽어볼 계획입니다.
완전 강추 드립니다.

[pc***************]

어떻게 보면 그림서적이라 내용적인 부분이 아쉬울 것 같지만 전혀 그렇지 않았습니다! 머신러닝의 개념을 이해한 후 샘플 데이터 분석, 머신러닝의 과정, 다양한 알고리즘, 실전 프로젝트로 아주 알차게 구성되어 있을 뿐더러,
다채로운 색감처리와 만화, 일러스트를 통해 높은 가독성으로 이해하기 쉬웠습니다.
머신러닝을 이제 막 입문하는 분들에게 어려움 없이 학습할 수 있는 좋은 책이라고 생각됩니다!

[ko*******]

정말 기초적인 내용이라고 볼 수도 있지만, 컴퓨터 전산학을 전공한 저에게도 큰 도움이 되었습니다. 특히 예시와 설명이 친절하게 일러스트와 함께 작성되어 있어서 쉽게 이해할 수 있었습니다. 기존의 전공서가 딱딱한 번역체와 함께 불친절한 예시 및 수학적인 수식 및 코드 샘플로는 이해하기가 힘들었지만, Python 3학년 머신러닝의 구조를 통해 머신러닝 구조 및 알고리즘들을 차츰차츰 이해할 수 있게 되었습니다.

[an*******]

이 책은 초심자가 머신 러닝에 대해 배울 때 기초 개념을 탄탄하게 잡을 수 있도록 도와주는 책입니다. 아이들이 보기 쉽게 만화로 구성되어 있고, 선생님과 학생이 대화를 주고받는 형식으로 구성되어 있어 보기 쉽습니다. 하지만 그렇다고 해서 어른들이 보기에 유치하느냐, 그것은 아닙니다. 오히려 아이들도 이해하기 쉽게 설명해 놓은 책이라 어른들도 읽기 쉽게 짜여져 있습니다.

저 같은 경우에는 왜 로지스틱 회귀 분석에서 시그모이드 함수를 사용해야 하는지를 모르고, 그저 자격증 따기 위한 암기식으로 로지스틱 회귀 분석 = 시그모이드 함수라고 외웠었는데요. 이 책은 그런 사소한 것까지 '왜?'에 대한 답변을 해 줍니다. 그로 인해서 놓치고 있던 개념들을 조금 더 이해하기 쉽게 잘 설명해 주는 책입니다. 눈에 잘 들어올 수 있도록 그림, 실제 코드 출력 결과까지도 상세히 나와 있는 책이라 아주 추천드립니다.

저는 4학년 딥 러닝까지 나온다고 하면 구매할 의향 있습니다.