머신러닝의 기초에 대한 이론과 실습을 완벽하게 공부하기 위해서는, 대학 수학에 해당하는 다변수 미적분학과 선형대수학에 대한 기본적인 배경지식이 있어야 한다.
그러나 이 책은 대학 수학을 배우지 않았더라도, 고등학교 수학을 잘 배운 사람이라면 누구나 읽을 수 있도록 쓰였다. 이 책의 1장에서 대학 수학의 범위에 해당하는 다변수 미적분학과 선형대수학에 대한 기본적인 지식을 쌓을 수 있다.
따라서, 이 책은 2015년 개정 고등학교 수학 교육과정(미적분, 기하, 확률과 통계)에 해당하는 수학 지식을 가지고 있는 사람이 읽기 적당한 책이다. 기하, 확률과 통계 과목의 경우에는 배우지 않았더라도 큰 어려움은 없을 것이나, 미적분 과목은 이 책을 읽는 데 필수적이다.
이 책의 모든 프로그래밍 실습은 Python을 기반으로 한다. 실습은 친절한 주석과 부연 설명으로 이루어져 있으므로, Python에 능숙하지 않더라도 천천히 자신의 속도에 맞게 따라가며 학습할 수 있다.
이 책은 인공지능 입문자를 대상으로, 쉽게 쓰기 위해 노력한 책이다. 그럼에도 불구하고, 프로그래밍 실습을 하다보면 처음 보는 Python 문법이나 라이브러리가 등장하여 당황할 수 있다. 이렇게 실습 중에 어려운 부분이 나온다면, 주저하지 않고 구글링해보기를 바란다. 프로그래밍을 할 때, 구글링을 통해 막히는 부분을 스스로 해결하는 습관은 매우 중요하다. 이 책으로 공부하면서 이러한 습관을 함께 기른다면, 다른 프로그래밍 문제에 부딫혔을 때 슬기롭게 해결할 수 있게 될 것이다.
1장 머신러닝을 위한 기초 수학
1 R^n 공간과 함수
2 행렬과 선형사상
3 미분
2장 머신러닝의 기초
1 2장 소개
2 선형 회귀(Linear Regression)
3 경사하강법
4 신경망(Neural Network)
5 CNN