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“[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝”이 출간되었습니다!

x9791162241646안드레아스 뮐러Andreas Mueller와 세라 가이도Sarah Guido의 베스트 셀러 “Introduction to Machine Learning with Python“의 번역서인 “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝“이 개정판으로 새롭게 출간되었습니다!

지난해 10월 원서 저자들이 최신 사이킷런 버전에서 추가된 내용을 반영하여 새롭게 원서를 릴리스했습니다. 원서에서 바뀐 부분을 번역서에 반영하기에는 변경사항이 너무 많아 난처했습니다.

다행히 출판사와 협의하여 새롭게 개정판을 준비할 수 있었습니다. 그동안 많은 독자들에게 사랑을 받았던 책이라 개정판은 특별히 컬러 인쇄가 되었습니다! 여러가지 배려를 아끼지 않은 한빛미디어에 감사드립니다. 시원한 컬러 그래프를 볼 생각을 하니 너무 기쁘네요. 🙂

개정판에 추가, 변경된 내용은 [개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 페이지를 참고하세요. 이 책은 YES24, 교보문고와 같은 온라인 서점과 오프라인 서점에서 판매 중입니다!

Scikit-Learn 0.20.1 Release

사이킷런 0.20.1 버전이 릴리즈되었습니다.  이 버전은 0.20.0의 버그 수정이 주로 담겨있습니다. 0.20.0 버전을 사용하고 있다면 꼭 업데이트하세요. 자세한 수정 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요. 사이킷런 0.20.1은 pip와 conda 사용하여 설치할 수 있습니다.
$ pip install --upgrade scikit-learn
$ conda update scikit-learn
<파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝>의 원서 저자인 안드레아스 뮐러가 사이킷런 0.20 버전과 향후 로드맵에 대해 DataEngConf에서 발표를 했습니다. 동영상이 아직 공개되진 않았지만 이전 컨퍼런스 영상이 공개되어 있기 때문에 기대해 봅니다. 일단 슬라이드만이라도 먼저 보시죠! 🙂

scikit-learn 개발자에게 물어봅시다!

지금 번역하고 있는 책(Introduction to Machine Learning with Python)의 저자 안드리아스 뮐러(Andreas Müller)는 사이킷런(scikit-learn)의 핵심 개발자로 사이킷런 개발과 운영에 모두 깊게 참여하고 있습니다. 또 앤디는 뉴욕대학교의 리서치 엔지니어였는데 올해부터는 콜롬비아 대학에서 머신 러닝 강의를 맡고도 있습니다.

책을 번역하면서 저자에게 직접 이메일 인터뷰를 할 기회를 얻었습니다. 머신 러닝과 사이킷런에 관한 것이라면 무엇이든지 보내 주세요! 재미있고 또 다른 독자에게도 유익한 질문이면 더 좋겠지요. 보내주신 질문을 정리해서 저자에게 보내겠습니다. 이 질문과 저자의 대답은 번역서에도 부록으로 실을 예정입니다. haesunrpark+sklearn at gmail.com 으로 보내 주셔도 되고 아래 입력 폼을 사용하셔도 됩니다!

  • Kwak ** 님: IncrementalPCA 처럼 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 온라인 러닝을 할 수 있는 기능을 추가할 계획은 없나요?
  • Choi ** 님: 실전에서 Bagging 만으로 충분하기 때문에 Jackknife(Leave-one-out) 방식의 회귀 모델이 없는 것인가요?
  • piper 님: 딥러닝이 큰 붐을 일으키고 있습니다. 딥러닝(뉴럴 네트워크)외에 다른 지도학습 알고리즘을 사용했을 때의 장점은 무엇일까요? 딥러닝 엔지니어도 머신 러닝을 꼭 알아야 하는 지 궁금합니다.
  • lunrot 님: Hidden Markov Model 이 사이킷런 0.17 에서 제외된 이유는 무엇인가요? 혹시 다시 추가될 가능성은 없는지요?

[Review]Introduction to ML with Python

catIntroduction to ML with Python은 사이킷런(scikit-learn) 0.18 버전이 출시된 후 가장 먼저 나온(작년 10월 출간) 파이썬 머신러닝 책입니다. 이전 포스트에서도 잠깐 언급한 적이 있지만 사이킷런 0.18 버전에는 피드포워드(feed-forward) 뉴럴 네트워크 클래스가 추가되었습니다. 그래서 이 책에도 이와 관련된 섹션이 추가되어 있네요. 이 책의 저자 중 한명인 앤디(Andreas C. Muller)는 뉴욕 대학교의 리서치 엔지니어이면서 사이킷런의 핵심 개발자입니다. 머신러닝 PhD로서 머신러닝에 대해서 잘 알고 있을  뿐만 아니라 사이킷런에 대해서 누구보다도 잘 알고 있음은 두말할 필요가 없습니다.

머신러닝의 실용서와 이론서의 측면을 모두 담은 책은 쉽게 보기 힘듭니다. 특히나 여러 종류의 알고리즘에 걸쳐서라면 더욱 그렇습니다. 이 책은 후자 보다는 전자에 무게를 실었습니다. 수식은 과감히 덮고 가능하면 직관적으로 이해할 수 있도록 배려했으며 무엇보다도 상당히 많은 종류의 알고리즘을 설명하고 사이킷런으로 예시를 보여주고 있습니다. 이 책을 번역서로 내기 위해 제가 번역 작업을 진행하고 있고 대략 70% 정도 진척이 되었습니다. 전체 내용을 가늠하실 수 있도록 챕터별 내용을 요약했습니다.

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