파이썬 머신러닝

알파고 이후로 한국에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 아주 높아졌다. 

머신런닝에 대한 관심도는 구글 트렌드에서도 확인 할 수 있는데

아직 인공지능에 대한관심이 가장 크지만 대중적으로 인공지능 키워드가 많이 알려진 이유라고 생각된다.

하지만 머신런닝(기계학습)에 대한 관심도는 2012년 3월 8에서 2017년 2월 41로 5배이상 늘어났고 증가추세이다.

AI, 머신런닝, 딥 런닝에 대해서 상관관계 

 - AI > 머신런닝 > 딥러닝

- Machine Learning Roadmap 

머신 러닝 로드맵을 간단하게 나눠보면 4단계로 구분할 수 있는데

Preprocessing -> Learning -> Evaluation -> Prediction

이번에 지앤선에서 나온 파이썬 머신러닝에서는 Preprocessing(데이터 전처리), Learning 에 대한 기본에 대해서 설명하고 있다.

1. 지도 학습

2. 비지도 학습

3. 강화 학습

- 연속형 결과 예측을 위한 회귀분석(regression)

- 군집분석을 활용하여 서브 그룹 찾기

이 책은 머신런닝을 하기 위해서 기본이 되는 알고리즘과 접근법에 대한 정리가 잘 되어 있고 파이썬과 파이썬 라이브러리를 활용해서 예제까지 할 수 있다. 

- 머신런닝 학습을 위해서 책에서 사용된 파이썬 패키지

• NumPy 

• SciPy

• scikit-learn

• matplotlib

• pandas

머신런닝을 처음 접하거나 이제 시작하는 사람들에게는 좋은 로드맵이 될 수 있지만 머신런닝의 특성상 어느정도의 런닝커브가 없을 수는 없다. 처음부터 정독을 하는것보다 속독으로 전체 흐름을 한번 파악한 후에 관심가는 섹션별로 하나씩 접근하는게 좋을 학습방법이 될 같다.