머신 러닝을 위한 수학 with 파이썬, R

올해도 인공지능을 공부하기 위해 컴퓨터 공학과를 지원하는 학생이 많다. 면접 연습을 하다가 물었다.

"학생이 공부한 바를 바탕으로 생각했을 때 컴퓨터 공학과 가장 밀접한 관련이 있는 수학은 무엇인가요?"

예상대로 오래 관심을 두고 프로그래밍을 공부했던 학생은 아주 좋은 답변을 내놓는다. 하지만 오랜 관심을 가지고 있던 것이 아니라 진학을 앞두고 급하게 결정한 학생은 공감할 만한 답을 하지 못했다. 

중학교 2학년 학생이 듣는 영재학급 수업에서 거북 수학로 간단하게 프로그래밍을 맛볼 수 있는 수업을 한다. 거북 수학을 '파이썬'으로 아주 쉽게 구현할 수 있음을 알았다. 조금씩 파이썬을 익히다가 본격적으로 공부할 생각으로 책을 샀다. 기왕이면 수학과 어떤 관계가 있는가를 알면 좋을 듯하여 고른 책이다. 

벡터와 행렬부터 미적분, 확률, 가설 검정, 상관분석과 분산분석, 모델 확장까지 머신 러닝, 딥러닝에 활용되는 수리적 배경과 개념을 도해와 그림으로 설명하고 파이썬과 R로 실습한다.

설명에서 나오는 수학 교과 내용은 고등학교 3학년은 되어야 이름이라도 들어보았을 것이다. 기하와 벡터가 선택 과목이 된 요즘은 3학년을 마쳐도 벡터와 행렬은 만나지 못한다. 그렇게 어려운 내용은 아니지만 잘 모르는 사람은 쉽게 이해하지 못할 것으로 보인다. 다만 아! 이런 것이 컴퓨터 공학에 쓰이는 수학이구나 하는 정도는 알게 해주는 책이다.

수학에 방점을 두고 있어서 파이썬 프로그래밍을 제대로 공부하기엔 좀 부족하다고 생각한다. 그렇다고 수학을 공부하기 위한 책도 아니다. 이 책으로 무엇을 할 것인가를 정하고 난 다음에 읽을 것인가 말 것인가를 정하면 되겠다. 인공 지능을 공부하기 위해 관련 학과를 선택하였고 면접을 앞두고 있는 학생이 읽으면 좋은 책이다.

"기계-학습(madhine learning)이란 무엇인가?"

머신러닝이란 무엇인가?

"깊은-학습(deep learning)은 무엇일까?"

1. 딥러닝이란 무엇인가?