자신에 대한 고찰

이전에 다뤘던 포스트 중에 ANN을 사용해서 Churn prediction을 했던 내용이 있다. 간단히 말해 개인에 대한 정보를 바탕으로 이 사람이 credit이 있는지 없는지 여부를 판단해주는 예제였다. 그때 사용했던 데이터를 보통 데이터 필드가 numerical variable도 있고, categorical variable도 있었다. 물론 categorical variable을 ML이나 Deep Learning에서 다루기 위해서는 뭔가 의미있는 정보로 변화시켜주는 일련의 Encoding 과정이 필요했고, 그 때 기억으로는 Scikit-learn에서 제공하는 LabelEncoder와 OneHotEncoder를 사용해서 데이터를 Binary 처리를 하고, 학습에 반영했다. 아마 이렇게 처리하는 방식이 C..

O`reilly 사에 뉴스레터를 신청하면 가끔 신규 책을 준다면서 설문조사를 요청할 때가 있다. 그때 받은 책중 하나가 바로 이거였다. 사실 내가 선택할 수 있는 책중 가장 관심있는 분야여서 선택한 것도 있지만, 책에 담겨져 있는 이론적인 내용이나 실무적인 내용에 대한 설명이 굉장히 잘 되어 있었다. 알고보니 현재도 amazon에서는 Natural Language Processing 분야에서 Best Seller 1위에 랭크되어 있었다. 방대한 량만큼이나 최근의 트랜드를 잘 담고 있던 책이라 언제쯤 한국에 번역되려나 싶었는데, 원서가 출시된지 거의 1년만에 번역서로 출시되었다. 이 책에 대한 리뷰를 간단히 해보고자 한다. 항상 내가 갈구하고 바랬던 머신러닝 관련 책들은 수식이나 원리에 대한 설명이 잘되어..