개발자를 위한 필수 수학 : 기초 수학으로 시작하는 데이터 과학 첫걸음

토마스닐드

저자:토마스닐드(ThomasNield)
닐드컨설팅그룹(NieldConsultingGroup)의설립자이자오라일리미디어와서던캘리포니아대학교의강사입니다.기술콘텐츠에익숙하지않거나두려움을느끼는사람들이공감할수있는콘텐츠를만드는것을즐깁니다.정기적으로데이터분석,머신러닝,수학적최적화,AI시스템안전,실용적인인공지능에관해강의합니다.두권의책,『GettingStartedwithSQL』(오라일리,2016)과『LearningRxJava』(팩트,2020)를저술했습니다.또한비행시뮬레이션및무인항공기를위한범용핸드헬드컨트롤을개발하는회사인YawmanFlight의설립자이자발명가이기도합니다.

역자:박해선
기계공학을전공했지만졸업후엔줄곧코드를읽고쓰는일을했습니다.블로그(tensorflow.blog)에글을쓰고머신러닝과딥러닝에관한책을집필,번역하면서소프트웨어와과학의경계를흥미롭게탐험하고있습니다.
『챗GPT로대화하는기술』(한빛미디어,2023),『혼자공부하는데이터분석with파이썬』(한빛미디어,2023),『혼자공부하는머신러닝+딥러닝』(한빛미디어,2020),『Doit!딥러닝입문』(이지스퍼블리싱,2019)을집필했습니다.
『실무로통하는ML문제해결with파이썬』(한빛미디어,2024),『머신러닝교과서:파이토치편』(길벗,2023),『스티븐울프럼의챗GPT강의』(한빛미디어,2023),『핸즈온머신러닝(3판)』(한빛미디어,2023),『만들면서배우는생성AI』(한빛미디어,2023),『코딩뇌를깨우는파이썬』(한빛미디어,2023),『트랜스포머를활용한자연어처리』(한빛미디어,2022),『케라스창시자에게배우는딥러닝2판』(길벗,2022),『개발자를위한머신러닝&딥러닝』(한빛미디어,2022),『XGBoost와사이킷런을활용한그레이디언트부스팅』(한빛미디어,2022),『구글브레인팀에게배우는딥러닝withTensorFlow.js』(길벗,2022),『파이썬라이브러리를활용한머신러닝(번역개정2판)』(한빛미디어,2022),『머신러닝파워드애플리케이션』(한빛미디어,2021),『머신러닝교과서with파이썬,사이킷런,텐서플로(개정3판)』(길벗,2021)를포함하여여러권의책을우리말로옮겼습니다.

1장기초수학과미적분
_1.1정수론
_1.2연산순서
_1.3변수
_1.4함수
_1.5합계
_1.6거듭제곱
_1.7로그
_1.8오일러수와자연로그
_1.9극한
_1.10미분
_1.11적분
_1.12마치며

2장확률
_2.1확률이해하기
_2.2확률계산
_2.3이항분포
_2.4베타분포
_2.5마치며

3장기술통계와추론통계
_3.1데이터란무엇인가요?
_3.2기술통계와추론통계
_3.3모집단,표본,편향
_3.4기술통계
_3.5추론통계
_3.6t분포:소규모표본처리
_3.7빅데이터고려사항과텍사스명사수오류
_3.8마치며

4장선형대수학
_4.1벡터란무엇인가요?
_4.2선형변환
_4.3행렬곱셈
_4.4행렬식
_4.5특수행렬
_4.6연립방정식과역행렬
_4.7고유벡터와고윳값
_4.8마치며

5장선형회귀
_5.1기본선형회귀
_5.2잔차와제곱오차
_5.3최적의직선찾기
_5.4과대적합및분산
_5.5확률적경사하강법
_5.6상관계수
_5.7통계적유의성
_5.8결정계수
_5.9추정표준오차
_5.10예측구간
_5.11훈련/테스트분할
_5.12다중선형회귀
_5.13마치며

6장로지스틱회귀와분류
_6.1로지스틱회귀이해하기
_6.2로지스틱회귀수행하기
_6.3다변수로지스틱회귀
_6.4로그오즈이해하기
_6.5R2
_6.6p값
_6.7훈련/테스트분할
_6.8오차행렬
_6.9베이즈정리와분류
_6.10ROC곡선과AUC
_6.11클래스불균형
_6.12마치며

7장신경망
_7.1언제신경망과딥러닝을사용할까요?
_7.2간단한신경망
_7.3역전파
_7.4사이킷런사용하기
_7.5신경망과딥러닝의한계
_7.6마치며

8장경력조언과앞으로의진로
_8.1데이터과학의재정의
_8.2데이터과학의간략한역사
_8.3나만의강점찾기
_8.4데이터과학직무에서주의해야할사항
_8.5꿈의직업이존재하지않나요?
_8.6이제어디로가야하나요?
_8.7마치며

부록A보충학습
A.1심파이로수학식표현하기
A.2밑바닥부터이항분포구현하기
A.3밑바닥부터베타분포구현하기
A.4베이즈정리유도하기
A.5밑바닥부터CDF와역CDF구현하기
A.6e를사용해시간경과에따른사건확률예측하기
A.7언덕오르기와선형회귀
A.8언덕오르기와로지스틱회귀
A.9선형계획법에대한간략한소개
A.10사이킷런을사용한MNIST분류기

<별책부록>워크북

아마존선형대수학,미적분분야베스트셀러
개발자라면꼭!짚고넘어가야할수학개념101

데이터과학과머신러닝세계를정복하고싶으신가요?그여정의첫걸음은바로수학입니다.머신러닝의핵심원리와알고리즘은사실수학적개념에뿌리를두고있습니다.이책은미적분,확률,통계,선형대수학의기초부터데이터과학에적용하는방법까지체계적으로안내합니다.파이썬을활용한실습을통해선형회귀부터신경망에이르기까지,실무에서수학이어떻게녹아드는지를생생하게배울수있습니다.데이터과학자로서의여정을시작하는데이보다더완벽한안내서는없습니다.이책과함께데이터과학의무한한가능성을탐험해보세요.탄탄한수학개념이해로시작하는데이터과학첫걸음,지금바로시작하세요!

대상독자
데이터과학과머신러닝에사용되는수학개념과도구,알고리즘을이해하고싶은개발자
데이터분석실무를맡고있는데이터엔지니어,데이터과학자,머신러닝엔지니어,통계전문가

주요내용
파이썬코드와라이브러리로살펴보는기초수학개념
기술통계와가설검정으로p값과통계적유의성해석하기
선형회귀,로지스틱회귀,신경망에수학개념적용하기
탄탄한데이터과학경력을쌓는방법과진로조언
각장에서배운개념을복습하는워크북제공

[지은이의말]

지난10여년동안일상생활과업무에수학과통계를적용하는데관심이높아졌습니다.데이터의가용성이증가함에따라수학과통계학이주류의관심을끌고있으며,이런데이터를이해하기위해서는수학,통계학,머신러닝이필요합니다.

컴퓨터가우리보다더똑똑하다고생각하기쉽지만(그리고이러한생각은종종마케팅에활용되기도합니다),현실은그반대일지모릅니다.이러한오해는상당히위험할수있습니다.알고리즘이나AI가범죄판결을내리거나자동차운전을하는데개발자를포함한그누구도특정결정에도달한이유를설명할수없다면어떻게될까요?설명가능성은통계컴퓨팅과AI의차세대영역입니다.이는블랙박스를열어그아래숨겨진수학을끄집어낼때에만가능합니다.

일상생활에인터넷에연결된기기가깊숙이들어와있기때문에우리의데이터는수시로,그리고대규모로수집됩니다.우리는더이상데스크톱이나노트북컴퓨터에서만인터넷을사용하는게아니라,스마트폰,자동차,가정용기기에서까지인터넷을사용합니다.이런현상은지난20년동안미묘한변화를가져왔습니다.데이터가운영도구에서보다명확한목적을위해수집하고분석되는대상으로진화되었습니다.

데이터의가용성이증가함에따라데이터과학과머신러닝은수요가많은직업이되었습니다.데이터를다루는데필요한필수수학은확률,선형대수학,통계학,머신러닝과맞닿아있습니다.데이터과학,머신러닝또는엔지니어링분야에서경력을쌓고싶다면이주제에대한이해는필수입니다.이책에서는여러분이만나게될블랙박스라이브러리의내용을더잘이해하는데필요한수학,미적분,통계학을소개합니다.

이책의목표는실제문제에적용할수있는다양한수학,통계,머신러닝영역을여러분에게소개하는것입니다.처음네개장에서는실용적인미적분,확률,선형대수학,통계등기초수학개념을다룹니다.마지막세개장에서는머신러닝을소개합니다.머신러닝을가르치는궁극적인목적은책에서배운내용을모두통합하고,블랙박스에대한이해를넘어머신러닝과통계라이브러리를사용하는데있어실용적인인사이트를보여주기위함입니다.

지금펼친이책을통해여러분은전문가가되거나박사학위수준의지식을얻을수있는것은아닙니다.필자는그리스기호로가득찬수식을피하고,그자리에일반적인언어를사용하려고최선을다했습니다.하지만이책을통해여러분이수학과통계에대해조금더편안하게이야기하고,이분야를성공적으로탐험하는데필요한지식을얻기를바랍니다.저는성공으로가는가장넓은길은한가지주제에대한깊고전문적인지식이아니라,여러주제를탐구하고실용적인지식을갖추는것이라고믿습니다.이게바로이책의목표입니다.여러분은위험할수있을정도로,그리고한때알기조차어려웠던중요한질문을던질수있을만큼배울것입니다.그럼시작해보겠습니다!
-토머스닐드

[옮긴이의말]

“인공지능을공부하려면수학을잘알아야할까요?”,“머신러닝을배울때수학을먼저공부해야하나요?”와같은질문을참많이받습니다.아이러니하게도그에대한대답은“네”또는“아니요”모두가능합니다.
머신러닝을처음배울때수학이반드시필요한것은아닙니다.하지만공부를계속하다보면자연스럽게수학의필요성을느낄수있습니다.반대로수학을조금이해하고나서시작하면머신러닝모델의작동방식을이해하는데훨씬더자유롭습니다.정답이있는것이아니며자신에게맞는공부방법을선택하면됩니다.
그간수학을실용적으로잘설명하는책을번역하려고마음먹었지만좋은책이쉽게눈에띄지않았습니다.다행히오라일리에서나온이책은이런요구사항을딱채워주었습니다.벡터에서머신러닝까지수학이어떻게데이터분석과머신러닝에활용되는지탐험해볼수있어즐거웠습니다.모쪼록독자들도이책이마음에들기를바랍니다.
-박해선