기록하는 투자자

오늘 살펴 볼 책은 입니다. 원제로 그로킹 이라는 단어가 들어가 있습니다. 우리가 알고리즘을 배우면서 알고리즘을 왜 어떻게 언제 쓰고 배우고 활용하는지 고민합니다. 이 책은 중요한 고민을 함께 나아갈 수 있는 책입니다. 알고리즘은 컴퓨터공학에서도 굉장히 어렵게 다뤄지고 중요하게 다뤄지는 학문입니다. 그리고 실제 실무에서도 가장 많이 활용되는 개념입니다. 거기서 더 앞서나가서 이 책은 인공지능 부분에서 활용되는 알고리즘에 대해서 소개하고 있습니다. 책에서 보는 것처럼 로드맵과 그림, 검색이라는 알고리즘에 대해서 기초부터 일정부분 설명해주고 있습니다. 그림이 컬러가 아니라서 아쉽긴하지만 단어 하나하나 의미에 대해 잘 설명해주고 그림 또한 우리에게 익숙한 그림이 많기 때문에 책을 보시는데 수월하게 보실 수 있..

오늘 다뤄볼 책은 주머니 속의 머신러닝이란 책입니다. 영어제목은 포켓레퍼런스라고 하는데 말 그대로 레퍼런스를 그대로 번역한 듯한 느낌을 주는 부분도 있습니다. 그래도 일반 레퍼런스를 보는 것보다 이 책을 보는 것이 더 빠를 것이라 생각됩니다. 부제로는 파이썬으로 구조적 데이터 다루기라고 되있는데 파이썬을 활용하여 주요 개념들을 쪼개서 다뤄주고 있습니다. 사실 머신러닝이란 개념이 부풀려져서 어렵게 다뤄지는 부분도 있습니다. 그러한 측면에서 이 책은 입문을 어느 정도 넘어간 사람들에게 적합한 책입니다. 책에 서술된 대부분의 구조가 비슷하고 반복되는 용어가 있기 때문에 처음에 감을 잘 못 잡더라도 반복해서 보다보면 용어와 숫자 결과값 사이에서 패턴을 찾아보는 것입니다. 또한 이 책에서 다뤄지는 내용은 레퍼런스..

오늘 볼 책은 머신러닝 교과서입니다. 이 책은 계속해서 개정되고 있는 책이라는 면에서 기술서적으로 반드시 필요한 책 중 하나입니다. 사람들이 머신러닝을 배우면서 핵심을 못 잡는 것이 아쉬운 부분이 있습니다. 저 또한 머신러닝을 접하기 전에 단순히 책을 샀고 그 책에 있는 코드를 따라치는 단순한 잡무로 머신러닝을 대했습니다. 문제는 뭐냐면 어려운 것을 쉽게 배울려고 했다는 것이고, 두번째 문제는 머신러닝의 활용에 대해 생각해보지 않은 것입니다. 머신러닝 또한 기존에 나와있던 기술과 다른 것이 없습니다. 큰 틀에서 보면 기술입니다. 하지만 머신러닝이 어려운 이유는 단순히 프로그래밍을 하는 범주를 넘어서는 작업을 해야 되기 때문입니다. 그래서 어렵다고 말하는 것이고 어렵다는 것의 말 속에는 수학과 컴퓨터가 자..

이 책은 기계 학습에 대한 입문을 전체적인 시선으로 볼 수 있는 책입니다. 책의 저자분께서 머신러닝보다 기계 학습이라는 단어를 대표로 앞세운 것은 아무래도 컴퓨터공학을 강조하는 측면에서 말하지 않았을까 간단히 예측해보면서 책에 대해 간단히 살펴보겠습니다. 먼저 이 책은 기계 학습에 대한 전반적인 내용을 기본적으로 다루고 있습니다. 때문에 수학에 대한 깊은 지식은 그렇게 요구되지 않습니다. 수학에서 기본적으로 다뤄지는 함수의 관계를 안다면 책에서 다뤄지는 대부분의 내용을 이해할 수 있습니다. 중요하게 다뤄지는 기계 학습의 피처, 선형대수, 통계, 역전파 등에 대해 다루고 있고 딥러닝에 대해서도 다루고 있지만 딥러닝에 대해서는 분야에 따라 별도의 학습을 추가적으로 하실 것을 권합니다. 책의 특징은 변수와 상..

오늘 바라 볼 책은 파이썬으로 시작하는 캐글이라는 책입니다. 먼저 결론부터 말해보면 머신러닝에 대해 궁금한 사람도 어느 정도는 머신러닝에 대해 병아리정도는 알 수 있습니다. 이 책의 주제는 캐글입니다. 캐글에 대해서 한 번도 들어보지 않으신 분은 대화체형식으로 두 저자의 대화를 들어볼 수 있습니다. 책 자체가 중요내용은 130쪽 정도이고 마지막에 모든 부분을 요약해주는 부분도 있어서 빠르게 읽기에 좋습니다. 캐글에서 다뤄야 할 파이썬에 대해 알고 싶은 분들은 3회독정도 하시면서 다른 머신러닝 책과 병행해보시는 것을 추천드립니다. 그럼 인상깊은 페이지에 대해 소개드립니다. 먼저 앞표지와 뒷표지에서 캐글러에 대한 간단한 소개와 대상독자에 대해 설명해주고 있습니다. 책의 특징처럼 튜토리얼이라고 생각하시면서 책..