: 많은 데이터를 만드는 것이 가능했던 지난 10년간 생겨난 몇 가지 기술들은 세상을 다시는 되돌릴 수 없을 만큼 변화시켰다. 그중에서도 머신 러닝이 두드러진 역할을 했다. 이 기술은 데이터 분석, 마이닝, 지식 발견에 적용됐고, 보이지 않지만 우리 일상생활에서 사용하는 대부분 시스템에 스며들어 실행 가능한 자율 지능을 제공하는 기기에서 필요한 주요 기능을 제공하고 있다. 기존 머신 러닝에서 사용됐던 형식들과 방법들은 온라인 비즈니스를 중심으로 하는 전자상거래, 소셜 네트워크, 인터넷 관련 서비스와 제품 및 이와 유사한 기업의 요구가 증가함에 따라 빠르게 변화했다.
머신 러닝의 획기적인 발전은 확장 가능한 계산 장치, 거대한 데이터셋을 실시간으로 분석할 수 있는 뛰어난 관리 기능과 하둡 생태계에서 시작되고 성숙한 다른 기술 혁신 덕분이다. 이와 동시에 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하는 사용자들의 자발적인 활동을 통해 정교한 분석 라이브러리가 발전되고 널리 확산됐다. 이를 통해 지식과 경험이 획기적으로 늘어났으며, 실제 제품에 쉽고 빠르게 적용할 수 있게 됐다.
최근에 머신 러닝에서 신경망은 주요한 역할을 한다. 70년 전에 최초로 제안된 인공지능의 한 패러다임이었던 신경망은 연구자 사이에서 버려지고 다시 발전되기를 반복했다. 이는 복잡한 분석을 하기에 컴퓨터 파워가 부족하고, 시행착오를 거치면서 여러 구조를 조립, 훈련, 테스트하는 작업이 버거워서였을 것이다. 이렇게 제한적인 환경은 최근 몇 년 사이에 급격하게 변했다. 클라우드 컴퓨팅, GPU, 그리고 간단한 스크립트만으로 네트워크를 설정할 수 있게 하는 라이브러리가 등장했다. 오늘날에는 수억 개의 자유도가 있는 네트워크를 몇 분 만에 조립하고, 수 시간 내에 훈련하고, 며칠 만에 실제 제품에 적용할 수 있다(적합한 기술을 알고 있는 경우). 이는 최근 컴퓨터 비전, 언어 이해 및 패턴 인식 분야에서 급진적인 발전이 최근에 제안된 여러 신경망에 의해 일어나고 있는 이유 중 하나다.
급격히 증가하는 지식, 기술 및 프로그래밍 라이브러리 때문에 빠르고 실제적인 애플리케이션을 배포하는 분야에서는 대부분의 전통적인 교재는 적합하지 않다. 하지만 이 책은 머신 러닝을 적용한 애플리케이션을 성공적으로 구현하고 이해하는 데 필요한 모든 자료를 제공하며, 빠르고 쉽게 읽을 수 있다. 이 책에서는 다음과 같은 내용을 볼 수 있다.
1. 머신 러닝 분야의 기본 원리(분류, 클러스터링, 회귀 및 데이터 축소)와 함께 해당 주제의 수학적 및 통계적 기초에 대한 빠르고 포괄적인 소개
2. 훈련 알고리즘의 기초, 수렴 기준 및 결과 평가에 대한 내용을 포함하는 학습 모델로서의 신경망에 대한 자세한 설명
3. 정교한 네트워크를 사용하는 가장 최신 네트워크(합성곱, 순환, 생성적 대립 신경망)에 대한 소개. 각 모델은 이론과 실제적인 측면에서 철저히 분석됨
4. 오픈소스 소프트웨어에 대한 종합적인 안내서로, 독자가 개념을 실제 작업에 매우 빠르게 적용할 수 있게 함
이 책은 전문 지식이 시대에 뒤떨어져 있다고 느끼는 실무자, 비즈니스 애플리케이션에 정교한 머신 러닝 기능을 사용해야 하는 개발자, 그리고 머신 러닝에 대한 폭넓고 실제적인 이해를 얻고자 하는 사람에게 강력히 추천한다. 저자는 매우 명확하고 체계적인 방식으로 해당 주제에 대한 그의 방대한 경험을 전달하고 있기에 이 책을 쉽게 따라 하고 이용할 수 있다.