《머신러닝, 핵심만 빠르게!》

머신러닝은 이제 더 이상 특정 분야의 기술이 아닙니다. 웹 서비스의 추천 시스템부터 자연어 처리, 산업 예측 모델에 이르기까지, 데이터로부터 학습하는 시스템은 모든 산업의 기본이 되었습니다. 그러나 머신러닝을 처음 배우려는 개발자들이 가장 먼저 마주하는 벽은 ‘복잡함’입니다. 끝없이 이어지는 수식, 방대한 이론, 실제 업무와의 괴리감 때문에 시작조차 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제의식을 바탕으로 쓰인 책이 바로 《머신러닝, 핵심만 빠르게!》입니다.

💡 복잡한 이론은 덜고, 꼭 필요한 핵심만 담았다!

이 책은 머신러닝의 핵심 원리를 빠르고 정확하게 이해할 수 있도록 설계된 입문서입니다. 전 세계 11개 언어로 번역되어 수천 개 대학에서 교재로 사용되는 베스트셀러로, 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 예제 중심 구성을 통해 누구나 쉽게 머신러닝의 개념을 익힐 수 있습니다.

그러나 단순한 요약서가 아닙니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 딥러닝, 부스팅, 랜덤 포레스트 등 실무에서 자주 사용하는 핵심 알고리즘을 폭넓게 다루며, 짧은 분량 속에서도 이론적 깊이와 실용성을 함께 갖춘 입문서입니다.

🧭 이론과 실전을 잇는 ‘간결함의 미학’

이 책은 200쪽 남짓한 분량 안에 머신러닝의 본질과 실무를 함께 담고 있습니다. 기초 수학 개념부터 주요 알고리즘, 딥러닝과 신경망까지 차근차근 설명하며, 클러스터링, 토픽 모델링, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 현대 머신러닝 문제 해결의 전체 그림을 보여줍니다. 머신러닝을 처음 접하는 사람에게는 체계적인 학습의 시작점이 되고, 이미 경험이 있는 실무자에게는 복잡한 지식을 정리해주는 나침반이 될 것입니다.

🍷 시간이 지날수록 가치가 깊어지는 책

이 책은 각 절마다 QR 코드를 통해 저자의 위키(theMLbook.com) 페이지로 연결됩니다. 이곳에서는 관련 추천 도서, 코드 예시, 튜토리얼을 추가로 확인할 수 있어 지속적으로 학습을 확장할 수 있습니다. 즉, 한 번 읽고 끝나는 책이 아니라 시간이 지날수록 더 깊이 이해되고 활용되는 책입니다. 저자의 말처럼, “이 책은 좋은 와인처럼, 사고 나서 시간이 갈수록 더 좋아질 것입니다.”

📖 이 책에서 다루는 내용

심층 신경망을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘
본질을 살린 직관적이고 명확한 알고리즘 및 수학 개념 설명
모델 구축, 디버깅, 평가를 위한 실용 기법
앙상블, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 고급 주제

🎯 이런 분께 추천합니다

머신러닝을 배우고 싶은 비전공 개발자
개념을 빠르게 정리하고 싶은 데이터 분석가
실무 중심으로 학습하려는 AI 실무자
딥러닝 전, 기초를 다지고 싶은 연구 입문자

얇은 책에는 대부분 수학이 생략되어 있지만, 이 책은 생략하지 않았습니다. 또한 핵심 개념을 짧은 문장으로 명확하게 설명해 주는 방식이 정말 마음에 들었습니다. 이 책은 입문자에게도 유용하며, 폭넓은 조망이 필요한 숙련자에게도 도움이 됩니다.
— 오렐리앵 제롱, 《핸즈온 머신러닝》 저자

안드리는 머신러닝 전체를 100여 쪽에 요약하는 불가능한 작업을 시도했고, 실무자에게 유용한 이론과 실전 내용을 훌륭하게 선별해 냈습니다. 이 책은 머신러닝을 처음 접하는 독자에게 입문서로서 훌륭한 토대를 마련해 줄 것입니다.
— 피터 노빅, 구글 연구 디렉터, 《AIMA》 공동 저자

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