알파고 쇼크 이후에 많은 사람이 인공지능에 관심을 갖게 됐다. 인공지능이 갑작스럽게 나온 기술인 것 같지만 오래전부터 지속적으로 연구가 진행됐던 분야다. 이 기술과 많은 데이터, 값싸고 성능 좋은 연산장치의 등장이 접목돼 알파고, 사람보다 사람 인식을 잘하는 서비스, 자율자동차 등과 같은 파격적인 결과물들이 등장하고 있다. 이 결과의 바탕에는 많은 데이터를 통해 시스템에 지능을 부여하는 머신 러닝이 있다. 우리가 인지하지는 못하지만 이 머신 러닝 기술은 오래전부터 온라인 스토어, SNS, 금융 분야 등에서 사용되고 있으며, 그 적용처가 점차 확대되고 있다.
이 책은 머신 러닝을 적용하고자 하는 실무자, 개발자, 혹은 머신 러닝에 관심 있는 사람을 위한 책이다. 머신 러닝은 선형 대수, 확률, 통계, 최적화 등에 기반을 학문이며, 이 분야에서 사용 중인 용어 및 관련 내용은 머신 러닝을 시작하기 위한 장애물이 되고 있다. 이 책에서는 실제로 머신 러닝을 적용하기 위해 필요한 배경지식을 최소한의 수식과 간단한 파이썬 코드를 통해 체계적으로 머신 러닝부터 딥러닝까지 설명한다. 이 책에서 소개하는 내용을 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝에 관련된 서비스 및 라이브러리를 더욱 잘 활용할 수 있을 것이다.
아무쪼록 이 책이 머신 러닝 기법을 자신만의 프로젝트에 적용하고자 하는 독자들에게 도움이 됐으면 한다.