솔직히 말해서, 처음 이 책을 집어 들었을 때는 `또 머신러닝 책이야?` 하는 생각이었어요. 수많은 머신러닝 교재들 속에서 이 책이 특별할 거라는 기대는 없었죠. 하지만 몇 장 넘기지 않아서 `오호라!` 하는 생각이 들더라고요. 단순히 알고리즘 설명에 그치지 않고, 각 알고리즘이 왜, 어떻게 만들어졌는지, 어떤 배경과 철학을 가지고 있는지까지 꼼꼼하게 짚어주는 거 있죠? 그동안 제가 접했던 머신러닝 책들은 마치 요리 레시피처럼 `이렇게 하면 결과가 나온다` 수준에 그쳤거든요. 하지만 이 책은 그 레시피의 탄생 배경, 재료의 선택 이유까지 설명해주는 셈이었어요. 마치 요리사가 직접 레시피와 함께 요리 철학까지 설명해주는 듯한 느낌이랄까요? 🧐
특히 인상 깊었던 부분은 각 알고리즘의 한계점과 그 한계를 극복하기 위한 노력에 대한 설명이었어요. 예를 들어, 선형 회귀 분석의 가정과 그 가정이 깨졌을 때 발생하는 문제점, 그리고 그 문제점을 해결하기 위해 어떤 기법들이 사용되는지 상세하게 설명해주더라고요. 단순히 `선형 회귀는 이렇게 쓰세요`가 아니라, `선형 회귀는 이런 상황에서 유용하지만, 이런 상황에서는 주의해야 해요. 그래서 이런 보완책이 필요해요` 라는 식으로 설명해주니까 머신러닝 알고리즘을 훨씬 깊이 있게 이해할 수 있었어요. 저는 솔직히 이전에는 알고리즘을 `블랙박스`처럼 생각했거든요. 결과만 중요했지, 그 안의 과정은 잘 몰랐어요. 😅
저는 개인적으로 자연어 처리 분야에 관심이 많은데, 이 책에서 자연어 처리 관련 알고리즘에 대한 설명도 꽤 상세하게 나와 있더라고요. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)과 Transformer에 대한 설명은 정말 좋았어요. 단순히 수식만 나열하는 게 아니라, 각 알고리즘의 동작 원리를 그림과 함께 설명해주고, 장점과 단점을 명확하게 비교해주니까 이해하기가 훨씬 수월했어요. 저는 예전에 RNN을 공부할 때 수식에 막혀서 엄청 고생했던 기억이 있는데, 이 책은 그런 어려움 없이 RNN의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 도와주더라고요. 물론 수식이 전혀 없는 건 아니지만, 수식을 이해하기 위한 충분한 설명이 함께 제공되니까 부담 없이 읽을 수 있었어요. 🥰
사실, 이 책의 가장 큰 장점은 `머신러닝`이라는 다소 어려운 주제를 쉽고 재미있게 설명해준다는 점이에요. 저는 전문적인 머신러닝 지식을 가진 사람은 아니지만, 이 책을 읽으면서 머신러닝의 기본 개념부터 최신 동향까지 꽤 많은 것을 배울 수 있었어요. 저처럼 머신러닝 입문자에게는 정말 좋은 안내서가 될 거라고 생각해요. 물론, 수학적인 배경 지식이 어느 정도 필요하다는 것은 사실이지만, 책에서 제공하는 설명만 잘 따라가면 어렵지 않게 이해할 수 있을 거예요. 저는 특히 책에 나와 있는 예제 코드들을 직접 실행해 보면서 더욱 효과적으로 학습할 수 있었어요. 책에 나온 코드들은 실제로 사용할 수 있는 코드들이어서 실용적인 측면에서도 큰 도움이 되었어요. 🤓
하지만, 모든 것이 완벽한 것은 아니었어요. 이 책에도 약간 아쉬운 점이 있었는데요. 책의 분량이 다소 부족하다는 느낌이 들었어요. 조금 더 깊이 있게 다루었으면 하는 부분들이 몇몇 있었거든요. 그리고, 최신 머신러닝 기술들에 대한 설명이 조금 더 풍부했으면 하는 바람도 있어요. 하지만 전체적으로 이 책은 머신러닝을 배우고 싶은 사람들에게 강력하게 추천할 만한 책이라고 생각해요. 저는 이 책을 통해 머신러닝에 대한 저의 이해도를 훨씬 높일 수 있었고, 앞으로 더욱 심도 있는 머신러닝 공부를 계속해 나갈 동기를 얻을 수 있었답니다. 💖