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“인공지능을 공부하려면 수학을 잘 알아야 할까요?”, “머신러닝을 배울 때 수학을 먼저 공부해야 하나요?”와 같은 질문을 참 많이 받습니다. 아이러니하게도 그에 대한 대답은 “네” 또는 “아니요” 모두 가능합니다.
머신러닝을 처음 배울 때 수학이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 하지만 공부를 계속하다 보면 자연스럽게 수학의 필요성을 느낄 수 있습니다. 반대로 수학을 조금 이해하고 나서 시작하면 머신러닝 모델의 작동 방식을 이해하는 데 훨씬 더 자유롭습니다. 정답이 있는 것이 아니며 자신에게 맞는 공부 방법을 선택하면 됩니다.
그간 수학을 실용적으로 잘 설명하는 책을 번역하려고 마음먹었지만 좋은 책이 쉽게 눈에 띄지 않았습니다. 다행히 오라일리에서 나온 이 책은 이런 요구 사항을 딱 채워주었습니다. 벡터에서 머신러닝까지 수학이 어떻게 데이터 분석과 머신러닝에 활용되는지 탐험해볼 수 있어 즐거웠습니다. 모쪼록 독자들도 이 책이 마음에 들기를 바랍니다. |
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저자가 밝혔듯이 이 책은 입문서를 읽은 독자가 한 단계 더 발전할 수 있도록 돕는 책입니다. 번역하면서 저도 많은 것을 새롭게 알게 되었습니다. 일반적인 머신 러닝 책과 달리 수식이나 코드를 담고 있지 않아서 누구나 가벼운 마음으로 읽을 수 있습니다. 모쪼록 이 책이 여러분의 ML 여정에 도움이 되길 바라겠습니다.
이 책의 정오표는 블로그(https://tensorflow.blog/ml-q-and-ai)에 등록해 놓겠습니다. 책을 보기 전에 꼭 확인해 주세요. 이 책에 관한 이야기라면 무엇이든 환영합니다. 언제든지 블로그나 이메일로 알려주세요. |
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