안녕하세요! 오늘은 마치 지식의 보물창고를 발견한 기분이 드는 책, 케빈 머피의 ‘확률론적 머신러닝: 기본편’을 소개해드리려고 합니다. 머신러닝이라는 주제가 그동안 제 마음속에 늘 궁금증으로 자리 잡고 있었는데, 어느 날 이 책을 만나게 되었습니다. 차근차근 내용을 따라가다 보면, 마치 퍼즐이 맞춰지는 듯한 짜릿함을 느끼실 수 있을 거예요. 정말 대단한 기회에서 반복해서 읽을 가치가 분명히 있는 책 추천을 드릴 수 있겠네요~
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확률론적 머신러닝: 기본편
케빈 머피
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목차
- 01장. 서론
- 1.1 머신러닝이란 무엇인가?
- 1.2 지도 학습
- 1.2.1 분류
- 1.2.2 회귀
- 1.2.3 과적합과 일반화
- 1.2.4 ‘공짜 점심은 없다’ 정리
- 1.3 비지도 학습
- …
이 책은 머신러닝의 기본부터 확률적 관점에서 설명하고 있어요. 저자인 케빈 머피는 정말 전문가 중의 전문가라고 할 수 있겠죠. 그의 배경을 들여다보면, 케임브리지대학교에서 학부를 마치고, 펜실베이니아대학교의 석사 과정을 거쳐, 버클리대학교에서 박사 학위까지 취득한 연구자이자, 현재는 구글 딥마인드에서 활발하게 연구 중이니 그 깊이는 어마어마합니다. 초반에는 머신러닝이 무엇인지에 대한 기본 개념을 잡고, 지도 학습에 이어 비지도 학습, 클러스터링, 회귀 모델 등 다양한 테마를 던져주죠. 특히 ‘공짜 점심은 없다’ 이론은 생각하게 만드는 깊이 있는 논의를 하고 있어 더 매력적으로 와닿았어요. 개인적으로 머신러닝을 처음 접하는 저에게는 다소 어려운 부분도 있었지만, 그 안에서 자아내는 확률 모델링의 매력에 푹 빠지게 되더군요. 이러한 점에서 이 책은 단순히 이론으로 끝나는 것이 아니라, 실제적인 응용과 통찰을 제공해주었습니다. 또한, 복잡한 수학적 기초가 필요하다고들 하지만 하다 보니 점점 흥미가 솟구쳤고, 책을 통해 기초부터 탄탄히 다져나갈 수 있었습니다. 여러 차례의 반복적인 학습이 필요하다는 저자의 조언 또한 큰 도움이 되었어요. 머신러닝에 대한 선입견을 벗고, 제 발로 스스로 탐구하는 과정이 이 책 덕분에 가능해졌어요. 그래서 이 책을 통해 가슴이 뛰는 경험을 하게 한다는 말이 너무 깊이 와 닿았습니다. 단순히 전달되는 정보가 아닌, 공감과 호기심을 자극하는 내용이 가득하니까요. 결국 책을 덮으며 저에게 중요한 것은 깊이 있는 이해와 지식의 확장이었고, 그런 측면에서 이 책은 확실히 제 리스트에 추가될 만한 가치가 있는, 책 추천으로 자리 잡았습니다.
저자 ‘케빈 머피’에 대하여
(Kevin P. Murphy) 아일랜드에서 태어났지만 영국에서 자란 케빈 머피는 케임브리지대학교 학사, 펜실베이니아대학교 공학 석사, 버클리대학교 박사를 취득했다. MIT에서의 박사후 과정을 마치고, 2004년부터 2012년까지 캐나다 밴쿠버 브리티시컬럼비아대학교의 컴퓨터과학 및 통계학 부교수로 지냈다. 테뉴어(tenure)를 얻은 뒤, 캘리포니아에 있는 구글에서 안식년을 보냈으며 그곳에서 머물기로 결정했다. 현재 구글 딥마인드에서 생성 모델, 강화학습, 베이즈 추론, 최적화, 로버스트성 및 여러 주제에 대해 연구하고 있는, 26명의 연구자와 엔지니어가 있는 팀을 이끌고 있다. 케빈은 콘퍼런스와 저널에 136개의 논문을 발표했으며, MIT 출판을 통해 2012년, 2022년, 2023년에 머신러닝을 다룬 교재 세 권을 저술했다(2012년 책은 DeGroot 상을 수상하며 통계적 과학 분야에서 가장 우수한 책으로 선정됐다). 또한 2014~2017년 동안 머신러닝연구저널(JMLR)의 (공동) 편집자로 일했다.
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교보문고 실시간 베스트셀러 확인하기마지막으로, ‘확률론적 머신러닝: 기본편’은 정말 머신러닝을 처음 배우고자 하는 분들, 혹은 심화하여 이해하고자 하는 분들에게 더할 나위 없는 책이라고 자신 있게 말씀드릴 수 있어요. 이 글을 통해 여러분도 머신러닝의 매력을 느껴보시길 바랍니다. 이 책을 통해 성장할 수 있는 기회를 가져보시면 좋을 것 같아요. 다가오는 머신러닝의 세계에 대해 짜릿한 첫발을 내딛어보세요. 그리고 제 개인적인 추천으로 이 책을 꼭 한번 읽어보시길 바랍니다. 여러분의 지적인 여정에 큰 도움이 되길 바라며, 오늘의 책 추천 마치겠습니다!
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