머신러닝에 대해 알고 싶은 마음이 생겼다.
내가 이를 어떻게 활용할 수 있을 지와는 별개로, 그저 개괄만이라도 알아두면 좋겠다 싶었다.
유명한 무료 인터넷 강의도 있고, 누군가 그리 길지 않은 글로 정리한 것도 있겠지만 나는 책을 읽어보기로 했다.
지하철에서 읽을 책도 정할 필요가 있으니.

머신러닝을 소개하는 책은 수학 기본서와 같은 느낌을 주는 것이 많았다.
배경 이론을 설명한 후 박스 하나가 나오는데 그 안에는 Theorem 1. 블라블라~~ 다음 문단에 추가설명…
이 책도 결국은 이론을 쭉 설명해주는 책에 불과하지만 특별한 점은 이야기를 풀어놓듯이 설명했다는 것이다.
이 책에 대한 찬사가 많기는 하지만, 그와 별개로 이해가 잘 안 된다는 의견도 많아서 볼까 말까 고민을 좀 했다.
하지만 머신러닝 자체가 원래 배경지식이 많이 필요한 난해한 분야이기 때문에
구입하면서는 이것 한 권 읽는다고 이해는 되지 않겠지만 첫걸음을 떼보자는 생각을 하였다.

이 생각은 무섭도록 잘 맞아떨어졌다.
분명히 설명을 구절구절 보면 전문용어가 마구 나오는 것도 아니다.
또한 친숙한 언어로 비유를 들어 이해하기 쉽게… 쉬울 것 같이 쓰여 있다.
그런데도 읽다 보면 당최 무슨 말인지는 잘 모르겠다.
어느새 작가는 ‘이제 설명은 됐다. 한 번 활용 예시를 살펴봅시다.’ 하고 있는데, 나는 아직도 무념 무상한 상태였다.
다섯 개의 종족이 각각 어떤 생각을 하고 있는지 대략 살펴본 정도.
유전알고리즘, 퍼센트론 등 머신러닝과 관련된 용어를 들어보게 된 것. 이 정도다. 딱 내가 목적한 정도이다. 기뻐해야 할까.

이 책은 머신러닝 알고리즘을 어느 정도 공부 한 사람이 이해를 탄탄하게 하기 위한 목적으로 읽기에 좋다는 생각이 들었다.
그래야 저자가 쉬운 말로 풀어 놓은 비유가 빛을 볼 것 같았다.
이런 이유로 쉽게 설명했다는 찬사와 읽어도 잘 이해가 되지 않는다는 의견을 동시에 받았을 것이다.
그래도 머신러닝이라는 분야가 많은 배경지식을 필요로 하기 때문에
책 한 권으로 이렇게까지 설명한 것은 분명히 잘 썼다고 할 수 있겠다. (그래도 난 이해 못 하겠다)