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기초 통계 입문에 훌륭한 길잡이가 되어줄 책 | 기본 카테고리 2022-11-12 15:31
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[도서]빅데이터 시대, 올바른 인사이트를 위한 통계 101×데이터 분석

아베 마사토 저/안동현 역
프리렉 | 2022년 10월

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[리뷰]

꼭 통계학자나 데이터 분석가가 아니더라도, 자료를 모아서 데이터를 통해 결론을 도출해야 하는 일이 많아지고 있다. 

재직중인 회사에서도 그런 일들이 많은데, 그럴 때는 기초적인 통계라도 잘 알았으면 하는 생각이 많이 든다. 

이 책은 통계학에 대해서 지식이 전혀 없는 사람을 위한 책이다.

나는 어떤 분야든지 입문서는 일본책이 괜찮다고 생각하는데, 설명이 자세하고 사고방식이 우리나라와 거의 비슷하기 때문에 이해하기가 편하기 때문에다. 

이 책은 믿고 보는 일서 번역본이다.

그리고 무엇보다도 편집과 번역에 공이 상당히 많이 들어간 책이다.

수식과 이론도 빠뜨리지 않고 소개하고 있지만, 그림/그래프/사례를 충분히 제시한다.

이를 통해서 통계학 개념에 대해서 직관적으로 이해할 수 있다.

책의 두께도 설명의 깊이도 모두 너무 얕거나 깊지 않고 적절하다. 

많은 시간을 투자하지 않고도 통계를 알아가고 싶은 사람들에게 추천한다. 

이 책은 "데이터는 다뤄도 통계까지 배울 시간은 없었던 당신에게" 라고 붙은 책의 부제만큼, 기초 통계에 좋은 길잡이가 되어줄 것이다.


[목차]

01장 통계학이란?
- 데이터 분석에서 통계학의 역할

02장 모집단과 표본
- 데이터 분석 목적과 대상 설정

03장 통계분석의 기초
- 데이터 유형, 통계량, 확률

04장 추론통계~신뢰구간
- 데이터로 모집단의 성질을 추정한다

05장 가설검정
- 가설검정과 p값

06장 다양한 가설검정
- t검정부터 분산분석, 카이제곱검정까지

07장 상관과 회귀
- 두 양적 변수의 관계를 분석하다

08장 통계 모형화
- 선형회귀에서 일반화선형모형으로

09장 가설검정의 주의점
- 재현 가능성과 p-해킹

10장 인과와 상관
- 잘못된 해석을 방지하기 위한 사고방식

11장 베이즈 통계
- 유연한 분석을 향해서

12장 통계분석과 관련된 그 밖의 방법
- 주성분분석부터 기계학습까지

13장 모형
- 통계 모형·기계학습 모형·수리 모형

 

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인공지능 이론을 몰라도 AWS 서비스만 엮어서 AI 시스템을 만들어보자. | 기본 카테고리 2022-10-29 23:28
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[도서]쉽게 배우는 AWS AI 서비스

피터 엘거,오언 셔너히 저/맹윤호,임지순 역/곽근봉 감수
한빛미디어 | 2022년 04월

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[서론]

AI를 직접 구현하기 위해서 알아야 하는 수학과 통계 등의 이론에 얽매이지 않고, 서버리스 AI 애플리케이션을 구현하기 위한 책이다. 

이해하기 쉬운 지침과 두 가지 완전한 실습 서버리스 AI 빌드를 보여준다. 

사실 AI 개념도 일반화된 지금은 바닥부터 인공지능 모듈을 새로 구현하는 것보다, 오히려 대규모 클라우드 기업에서 제공하는 AI 서비스를 사용하는게 더더욱 효율이 높아져가는 추세이다. 

특히 기업에서는 많은 비즈니스 프로세스를 클라우드로 이전하고 있으며, 이 모든 작업을 기반기술부터 직접 구축하기에는 사실상 불가능하다. 

결국 엔지니어가 부족한 비 테크 기업들이 인공지능을 이용한 서비스를 구현하고자 할 때 서버리스 컴퓨팅과 AI의 결합은 플랫폼 개발의 사실상 표준이 될 것으로 보인다. 


[편집/번역]

편집은 깔끔하다. 번역도 무난하다. 번역자 2인 외에 별도로 감수 프로세스까지 거친만큼 퀄리티가 좋아진 것 같다. 읽다보면 아주 일부 영어 원문에서 강조하는 뉘앙스를 놓치는 부분도 있지만, 전체적으로 큰 문제는 없는 것 같다. 본문만 읽고도 전체적인 내용 이해와 실습 따라하기에 전혀 무리가 없다. 


[내용]


PART I 서버리스 AI 시작하기

- Chapter 1 두 기술 이야기 - 서버리스 컴퓨팅과 인공지능
- Chapter 2 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 크롤러 구축
- Chapter 3 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 분석 서비스 구축

- 웹에서 데이터를 자동으로 긁어오는 웹 크롤러를 만들고, 이미지를 인식하는 분석 서비스를 구축해본다. 이후 2부와 3부에서 확장되는 기본적인 시스템 아키텍처를 구성한다. 


PART II 서버리스 AI 활용하기

- Chapter 4 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안
- Chapter 5 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기
- Chapter 6 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법
- Chapter 7 기존 플랫폼에 AI 적용하기

- 앞에서 구성한 간단한 시스템에 기능을 추가하면서 세부적인 내용을 더 배운다. 7장은 이 책의 백미이다. 데이터 파이프라인을 구성해서 데이터분석 전체 흐름을 효과적으로 이용하는 방법을 충분히 살펴볼 수 있다. 


PART III 서버리스 AI를 통한 데이터 수집 및 분석

- Chapter 8 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집
- Chapter 9 빅데이터에 AI를 적용해 인사이트 얻기


부록

- APPENDIX A AWS 계정 생성 및 설정
- APPENDIX B AWS 관리형 AI 서비스의 데이터 요구 사항
- APPENDIX C AI 애플리케이션을 위한 데이터 소스
- APPENDIX D 인증 및 DNS 도메인 설정
- APPENDIX E 서버리스 프레임워크 내부 뜯어보기

- AWS 클라우드 서비스에 익숙하지 않은 독자를 위해서 AWS 사용에 대한 기초적인 설정과 서버리스 프레임워크 내부 구조 등 일부 추가적인 이해가 필요한 부분을 살펴본다. 

 

[소감]

어려운 인공지능 이론을 몰라도 Serverless AI 앱을 만들기 위한 실용적인 도서이다. 

얇은 두께에 반드시 알아야하는 내용을 빠르게 다룬다. 

AI가 시스템의 전체적인 체계와 맞물려서 서비스로 기능하기 위해서 어떻게 결합해야하는 지 알려주는 책이다. 

클라우드 시장 1위인 아마존 AWS에 제공하는 이미 검증된 서비스를 엮었기 때문에 믿을만하다. 

AI를 이용한 서비스의 처음부터 끝까지 전 과정을 빠르게 다룬다. 

웹/AI/클라우드 서비스 사용과 관련하여 다양한 내용이 등장하며, 초보자보다는 전체 그림을 대강이라도 조망할 수 있는 배경의 중급자가 더 적합한 독자층이다.

개발인력이 부족한 상황에서 시간과 비용을 단축하기 위해서 빠르게 AI 서비스를 구성하려면 꼭 읽어볼만하다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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쉽지 않지만 제대로 배우자. | 기본 카테고리 2022-10-02 22:45
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[도서]소문난 명강의 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

김기현 저
한빛미디어 | 2022년 08월

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최근의 라이브러리 내용이나 
다양한 딥러닝 활용을 보여주기보다는 
딥러닝 그 자체에 대한 
충분한 개념 이해를 목표로 한 책이다. 

 

딥러닝을 처음 접하는 사람이나 
간단히 딥러닝 예제 정도를 따라해본 적은 있지만
제대로 이해하지 못한 사람에게 추천한다. 

 

이론과 수식을 분리한 구성이 눈에 띈다. 
이론을 먼저 읽고 이해한 후에 
수식에 접근할 수 있다. 

 

코드는 일단 쉽게 시작해서  
점점 어렵게 추가하는 형태이다. 
제대로 진도를 진행하는 사람들에게는 좋지만
앞 부분을 제대로 이해하지 못했다면 
뒷부분에서 한 번에 따라가기는 어렵다. 

 

실제 머신러닝 프로젝트를 진행하듯이 
CLI 환경에서 실습을 진행한다. 

 

파이토치를 사용해서 딥러닝의 입문인 
MNIST 예제의 성능을 실무처럼 끌어올려보는 구성은 
실무에서 대형 딥러닝 모델을 사용하고 있는 
저자의 내공을 충분히 느낄 수 있게 해준다.

 

딥러닝 맛보기 찍어먹기식의 구성을 
가진 쉬운 책은 아니다.

 

파이썬 기초는 알고 있어야 한다. 

 

고등학생 수준의 수학적 소양도 필요하다. 

 

딥러닝을 제대로 알기 위해서 
보는 책이 아주 쉬울리가 없다. 

 

그렇지만 기본적으로 저자가 설명하는 능력이 좋다. 
패스트캠퍼스에서 꾸준히 강의를 
진행하고 있기 때문일 수도 있다. 

 

올컬러 구성으로 편집도 흠잡을 데 없다. 

 

기본기가 탄탄한 딥러닝 사용자가 되고 싶다면 
선택해도 후회 없을만한 책이다. 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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정말 혼자서도 공부할 수 있는 책 | 기본 카테고리 2022-09-11 22:40
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[도서]혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제

강민철 저
한빛미디어 | 2022년 08월

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[서론]

학창시절에 컴퓨터 구조론와 운영체제론을 각각 한 학기씩 따로 배웠었다.

1년이나 수업에 나갔음에도 잘 이해하지 못했다.

그래서 시험기간에 피를 토하면서 겨우겨우 암기했던 기억이 있다.

물론 기말고사가 끝남과 동시에 외운 내용은 모조리 백지가 되었다.

그 이후로는 다시 볼 일이 많이 없었다. 

특정 파트의 정보가 필요하면 웹에서 찾아보는 정도였다. 

그래도 언젠가 이렇게 기초가 되는 내용을 다시 정리해야겠다고 오래동안 생각만 하던차에, 

이 책을 통해 다시 가볍게 살펴보게 되었다.


[내용]

사실 이 주제는 프로그래밍과 전산 관련 직업에 종사하는 모두가 중요하다고 생각한다. 

그런데 정작 공부를 시작하는 사람은 많지 않다. 

실무와 직접적인 관련이 있는 부분이 적기 때문이다. 

이 책은 그런 가려움을 긁어주기 위해 기획된 것 같다. 

컴퓨터 구조와 운영체제를 얕고 빠르게 모두 다룬다.

컴퓨터 구조 기초부터 시작해서 CPU, 메모리, 보조기억장치, 입출력장치를 살펴본다.

운영체제 파트에서는 프로세스, 스레드, CPU 스케줄링, 프로세스 동기화와 

교착 상태, 가상 메모리, 파일 시스템까지 핵심이 되는 내용들을 가볍게 살펴본다.

그런데 아주 기초적인 내용부터 시작했음에도 생각보다 깊이 들어간다.

저자가 제대로 설명하려고 많이 애를 썼다는 뜻이다. 

본문을 차근차근 따라가다보면 이미 대충 아는 것 같았던 개념도 재정리할 수 있어서 좋았다. 


[편집]

흠 잡을 데가 없는 편집이다.

귀여운 삽화가 이해를 도우며, 실생활에 최대한 근접하고자 다양한 사례를 제시한다.

워낙 명성이 자자한 "혼자 공부하는~" 시리즈 답게 문장이 부드럽게 읽히고 내용 이해에 무리가 없다.


[결론]

이 책은 유머러스하다.

재미있다는 뜻이다.

컴퓨터 공학 전공자가 아닌 입문자도 막힘없이 술술 읽을 수 있을만하다.

꼭 빡세게 이를 악물고 진지한 자세로 하는 공부가 아니어도 된다. 

누워서 가볍게 훑어보기에도 전혀 부담이 없다.

모르는 사람이 처음 익히기만 좋은 것이 아니다. 

이미 관련 내용을 학습한 경험이 있는 사람은 전체 개념을 확실하게 복습하고 넘어갈 수 있는 좋은 기회다. 

반드시 읽어볼만한 책이다.
 

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개념과 수식의 균형을 잘 잡은 초보자용 수학책 | 기본 카테고리 2022-08-06 13:50
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[도서]다시 확률 통계-통계편

나가노히로유키 저/장진희 역
길벗 | 2022년 04월

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[들어가며]


데이터 분석을 공부하면서부터
기반 기술은 확률과 통계임을 알고 
수학공부의 필요성을 뼈저리게 느꼈던 차였다. 

 

그래서 많이 기다렸던 "다시 확률/통계" 시리즈의 
2권 통계편이 출간되었다. 

 

같은 저자의 시리즈 1권 확률편을 
무척 재미있게 보았기도 하고, 

 

데이터 분석을 잘하기 위한 
근본 개념을 이해하고 
실력을 향상시키기 위해서 
이 책을 선택했다. 

 


[내용]

 

시험과 시간에 쫓기는 문제풀이를 
목표로 하지 않는 수학공부는 
사실 나쁘지 않다. 

 

오히려 재미있는 편이다. 

 

개념의 정확한 이해를 통해
실제적인 문제에 적용하기 위해서
시간을 두고 충분히 생각해볼 수 있기 때문이다. 

 

그런데 일반적인 수학 수험서를 보면 
많은 내용이 문제풀이 위주인 것은 물론이고, 
근본 개념을 '제대로' 이해하고 싶은 
갈증이 잘 풀리지를 않는다. 

 

일본에서 수학교육으로 이름난 저자는 
이 책에서 단 하나의 개념도 쉽게 넘어가지 않는다. 

 

기초부터 상세하게 설명하고 
실제 현실 사례들을 충분히 추가하여 
통계가 우리 생활에서 실제적으로 
어떻게 사용되는지를 경험할 수 있도록 구성했다. 

 

개념 설명 후 단계별 문제들도 있으며,
엑셀로 차트를 그리고 계산하는 방법도 
중간 중간에 추가되어 있다. 


[목차]

 

1장 기술 통계

 

- 01 통계란? 통계가 없으면 국가도 없다
- 02 데이터 정리: 규칙과 방법
- 03 데이터의 대푯값: 각 대푯값의 사고방식과 구하는 방법
- 04 데이터가 흩어진 정도와 사분위수: 4분할로 살펴본다
- 05 분산과 표준편차: 평균을 기준으로 흩어진 정도
- 06 데이터의 상관: 그림의 형태와 수치로 분석

 

2장 추측 통계

 

- 01 확률변수와 확률분포: 개념부터 알고 가기
- 02 확률변수의 합과 곱: 수식과 기호의 의미
- 03 2항분포와 정규분포:추측 통계의 대들보
- 04 추측 통계: 표본과 모집단의 엇갈림을 고찰


[후기]

 

부제가 "프로그래머, 수학의 뇌를 깨워라!" 이지만, 
책 내용 중에 코딩은 한 줄도 나오지 않는다. 

 

중/고등학교 수준부터 시작해서
누구나 쉽게 접근할 수 있는 순수한 수학책이다. 

 

이 저자의 기초 수학책을 이제 세 권째 읽는 중인데
간결하고 이해하기 쉬운 설명방식에는 
언제나 감명을 받는다. 

 

기초 통계의 개념 이해는 
이 책 한 권만으로 충분하다고 생각한다. 

 

통계 공부를 제대로 시작하려는 수포자에게는 
무조건 추천이다. 
 

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