Question 1

머신러닝을 처음 배우는데, 어떤 것부터 시작해야 할지 막막합니다. 이 책이 도움이 될까요?

Accepted Answer

머신러닝 입문자로서 어떤 것부터 시작해야 할지 막막한 것은 당연합니다. 이 책 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》은 그런 분들을 위해 실무와 캐글 챌린지에 자주 사용되는 10가지 핵심 알고리즘을 엄선하여 머신러닝 학습 과정을 체계적으로 안내합니다. 단순히 이론만 나열하는 것이 아니라, 각 알고리즘을 '기초 지식 → 데이터 분석 → 전처리 → 모델링 평가 → 알고리즘 깊이 이해하기' 순서로 격파해나가도록 구성되어 있어, 이론과 실습을 병행하며 탄탄하게 기초를 다질 수 있습니다. 특히, 데이터 분석 및 전처리 과정인 피처 엔지니어링에 많은 비중을 두어, 실제 문제 해결 능력을 키우는 데 집중합니다. 파이썬 경험이 없더라도 1장에서 기본적인 내용을 다루므로 걱정 없이 시작할 수 있습니다. 객체 지향 프로그래밍 언어 경험이 있다면 더욱 빠르게 적응할 수 있을 것입니다. 이 책을 통해 머신러닝 여정을 시작해보세요!

Question 2

피처 엔지니어링이 왜 그렇게 중요한가요? 이 책에서 피처 엔지니어링을 어떻게 다루고 있나요?

Accepted Answer

피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 모델에 입력되는 데이터를 적절하게 변환하고 조합함으로써, 모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 돕기 때문입니다. 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》에서는 피처 엔지니어링의 중요성을 강조하며, 각 알고리즘을 학습하는 과정에서 데이터 분석과 전처리 단계를 상세하게 다룹니다. 예를 들어, 결측치 처리, 이상치 제거, 스케일링, 인코딩 등 다양한 피처 엔지니어링 기법을 소개하고, 실제 데이터를 활용하여 각 기법이 모델 성능에 미치는 영향을 직접 확인해볼 수 있도록 안내합니다. 또한, 단순히 기술적인 방법론만 설명하는 것이 아니라, 어떤 상황에서 어떤 기법을 적용해야 하는지에 대한 직관적인 설명과 함께 다양한 예시를 제공하여, 독자 스스로가 데이터에 알맞은 피처 엔지니어링 전략을 고안할 수 있도록 돕습니다. 더 나은 머신러닝 모델을 만들고 싶다면, 이 책에서 소개하는 피처 엔지니어링 기법들을 꼭 익혀보세요.

Question 3

이 책에서 다루는 10가지 알고리즘은 무엇인가요? 어떤 기준으로 선정되었나요?

Accepted Answer

《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》에서는 실무와 캐글 챌린지에서 자주 활용되는 핵심 알고리즘 10가지를 엄선하여 다룹니다. 구체적인 알고리즘 목록은 책의 목차를 참고하는 것이 가장 정확하지만, 일반적으로 회귀, 분류, 군집화 등 다양한 머신러닝 문제에 적용 가능한 대표적인 알고리즘들이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), K-평균 군집화 등이 포함될 가능성이 높습니다. 저자는 콜롬비아 대학교 대학원생 튜터, 패스트캠퍼스 데이터분석 강사, 스터디 리더 등 다양한 경험을 바탕으로, 실제 현장에서 중요하게 활용되는 알고리즘들을 선정했다고 밝혔습니다. 따라서 이 책에서 다루는 알고리즘들을 익히는 것은 실무 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. 어떤 알고리즘들이 있는지 궁금하다면, 책을 펼쳐 목차를 확인해보세요!

Question 4

머신러닝 모델을 평가하는 방법이 궁금합니다. 이 책에서는 어떤 평가 지표들을 다루나요?

Accepted Answer

머신러닝 모델을 개발하는 것만큼 중요한 것이 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것입니다. 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》에서는 다양한 평가 지표들을 소개하고, 각 지표가 어떤 의미를 가지는지, 어떤 상황에서 사용하는 것이 적절한지 상세하게 설명합니다. 예를 들어, 회귀 모델의 경우 MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error) 등을 다루고, 분류 모델의 경우 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-score, AUC(Area Under the Curve) 등을 다룰 가능성이 높습니다. 단순히 수식을 나열하는 것이 아니라, 각 지표의 장단점을 비교하고, 실제 데이터를 활용하여 지표를 계산하는 방법을 보여줍니다. 또한, 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 전략들을 제시합니다. 이 책을 통해 모델 평가에 대한 이해도를 높이고, 더 나은 모델을 개발해보세요.

Question 5

파이썬을 전혀 모릅니다. 이 책을 읽기 전에 파이썬을 먼저 공부해야 할까요?

Accepted Answer

파이썬 경험이 전혀 없더라도 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》을 읽는 데 큰 어려움은 없을 것입니다. 책의 1장에서 파이썬의 기본적인 문법과 데이터 분석에 필요한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib) 사용법을 간략하게 소개합니다. 따라서 파이썬을 처음 접하는 사람도 책의 내용을 따라가면서 필요한 지식을 습득할 수 있습니다. 다만, 좀 더 깊이 있는 이해를 위해서는 파이썬 기초 문법을 미리 학습하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 만약 파이썬 경험이 있다면 더욱 빠르게 책의 내용을 이해하고 실습에 참여할 수 있을 것입니다. 하지만 걱정하지 마세요! 이 책은 파이썬 초보자도 쉽게 따라갈 수 있도록 친절하게 설명되어 있습니다.

Question 6

캐글 챌린지에 참여하고 싶은데, 이 책이 도움이 될까요?

Accepted Answer

《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》은 캐글 챌린지에 참여하고자 하는 분들에게 매우 유용한 자료가 될 것입니다. 이 책은 실무에서 자주 사용되는 알고리즘뿐만 아니라, 캐글 챌린지에서도 높은 성과를 얻을 수 있는 다양한 기법들을 소개합니다. 특히, 피처 엔지니어링에 대한 깊이 있는 설명은 캐글 챌린지에서 경쟁력을 확보하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 또한, 각 알고리즘을 학습하는 과정에서 실제 데이터를 활용한 예제를 제공하므로, 캐글 챌린지에서 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 데 필요한 실전 감각을 키울 수 있습니다. 저자의 경험을 바탕으로 작성된 이 책은 캐글 챌린지 입문자부터 숙련자까지 모두에게 도움이 될 것입니다. 지금 바로 이 책을 읽고 캐글 챌린지에 도전해보세요!

Question 7

이 책을 읽고 나면 어떤 능력을 갖추게 되나요?

Accepted Answer

《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》을 완독하면 단순히 머신러닝 알고리즘을 이해하는 것을 넘어, 실제 데이터 분석 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있습니다. 이 책은 10가지 핵심 알고리즘에 대한 깊이 있는 이해를 제공하고, 데이터 분석, 전처리, 모델링, 평가 등 머신러닝 프로젝트의 전반적인 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 특히, 피처 엔지니어링 능력을 향상시키는 데 중점을 두어, 데이터의 특성을 파악하고 적절한 변환을 수행하여 모델의 성능을 극대화하는 능력을 갖추게 됩니다. 또한, 다양한 평가 지표를 활용하여 모델의 성능을 객관적으로 평가하고 개선하는 능력을 키울 수 있습니다. 궁극적으로 이 책은 독자 스스로가 데이터에 알맞은 문제풀이 해법을 고안하고, 실무에서 발생하는 다양한 머신러닝 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추도록 도와줄 것입니다.

《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》 자주 묻는 질문

Q1.머신러닝을 처음 배우는데, 어떤 것부터 시작해야 할지 막막합니다. 이 책이 도움이 될까요?

Q2.피처 엔지니어링이 왜 그렇게 중요한가요? 이 책에서 피처 엔지니어링을 어떻게 다루고 있나요?

Q3.이 책에서 다루는 10가지 알고리즘은 무엇인가요? 어떤 기준으로 선정되었나요?

Q4.머신러닝 모델을 평가하는 방법이 궁금합니다. 이 책에서는 어떤 평가 지표들을 다루나요?

Q5.파이썬을 전혀 모릅니다. 이 책을 읽기 전에 파이썬을 먼저 공부해야 할까요?

Q6.캐글 챌린지에 참여하고 싶은데, 이 책이 도움이 될까요?

Q7.이 책을 읽고 나면 어떤 능력을 갖추게 되나요?