[책] 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축 (Gil's LAB)

머신러닝을 효율적으로 적용하기 위해 기계적으로 접근이 가능한 부분을 자동화하는 방법과 예를 소개하는 책입니다. 머신러닝은 간단하게 말하면 주어진 데이터를 이용하여 목적 함수(objective function)를 최소화/최대화하는 함수를 기계적으로 찾아내는 기술입니다.

예를 들어 다음날 최고 기온을 예측하는 문제라면 과거 일일 최고 기온 기록과 예측에 유용하리라 예상되는 습도, 기압, 날씨 등의 데이터를 수집하여 머신러닝으로 예측 모델(함수)을 만들게 됩니다. 대개의 머신러닝 책은 개별 머신러닝 알고리즘 위주로 설명합니다.

각 알고리즘은 어떤 특징이 있는지 소개하고 그 적용 예를 제시하는 방식입니다. (물론 데이터 처리 방법이나 결과를 해석하는 방법도 함께 소개합니다) 하지만 머신러닝을 실제 문제에 적용하기 위해서는, 어떤 머신러닝 알고리즘을 어떻게 사용할지 결정해야 합니다.

수십 가지 사용 가능한 머신러닝 알고리즘이 있고, 개별 알고리즘에는 결정해야 하는 파라미터가 여럿 있습니다. ...