파이썬으로 데이터 분석, 통계 관련 기능을 구현할 때 넘파이는 가장 기본이 되는 모듈이다. 그만큼 넘파이는 데이터 분석, 통계 관련 작업 시 중요한 역할을 하기 때문에 파이썬으로 관련 분야에 도전하고자 한다면 반드시 이에 대한 기초를 잘 쌓아둬야 한다.
구글이 만든 텐서플로우(Tensorflow), 페이스북이 만든 파이토치(Pytorch) 등 많은 머신러닝과 딥러닝은 기하와 벡터를 기본으로 사용한다. 보통 이런 수학은 대학에 입학하면 선형대수로 배우고 파이썬은 복잡한 수식을 쉽게 사용할 수 있도록 넘파이 모듈을 제공한다.
선형대수는 벡터와 행렬을 주로 사용하지만 머신러닝과 딥러닝은 이를 확장한 텐서(tensor)를 주로 사용한다. 다차원 데이터를 분석하려면 숫자를 관리하는 배열 형태의 자료구조를 알아야 한다.
그동안 넘파이 모듈을 부분적으로 다룬 책은 많지만 넘파이 모듈 한 가지를 주제로 해서 다룬 책은 많지 않다.
새 책 <딥러닝 머신러닝을 위한 파이썬 넘파이>는 넘파이 모듈의 배열 개념을 이해하고, 배열 내 원소를 계산하는 선형대수 처리 방식, 수치해석을 위한 미분, 적분 등 다양한 수학을 처리는 방식을 다뤘다.
이런 방식을 이해하려면 다양한 함수, 클래스 사용법을 알아야한다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝에서 사용할 수 있는 개념을 설명한다. 또한 수학책과 함께 공부하면 실력을 배가할 수 있다.
특히 이 책의 특징은 예제가 풍부해서 수학의 자신이 없더라도 쉽게 이해 할 수 있다. 또한 넘파이를 완전 분석한 책으로써 기초부터 고급기능까지 배울 수 있다.
또한 머신러닝 입문을 위한 수학과 파이선에 대한 핵심 노하우가 녹아 있는 책이다. 책을 보면서 코드를 한 줄 한 줄 따라 하다보면, 어느새 머신러닝에서 필요한 기초수학에 대한 큰 틀을 잡아갈 수 있다. 수치해석, 통계를 해야 한다면 필수가 된 넘파이의 제대로 된 사용법을 익히도록 도와준다.
이 책은 넘파이 특징과 넘파이에서 다루어야 할 내용 대부분을 다뤘다. ▲ 강력한 N 차원 배열 객체 및 정교한 브로드캐스팅(Broadcast) 기능 ▲유용한 선형 대수학, 푸리에 변환 및 난수 기능 ▲다양한 수학적 알고리즘 제공 및 데이터 처리(pandas) , 시각화 라이브러리 연계 ▲ 머신러닝(scikit learn), 딥러닝(tensorflow) 등의 알고리즘 라이브러리 연계 등이다.
파이썬으로 분석과 머신러닝을 하기 위해서는 반드시 한번은 읽고 가야 하는 책이다. 이 책에 수록된 함수를 한 번씩 다 사용해 봤다면, 사이킷런(scikit-learn)과 텐서플로우(tensorflow) 코드 읽기가 어렵지 않을 것이다.
KPI뉴스 / 김들풀 IT과학 전문기자 itnews@kpinews.kr
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