2025년을 위한 10권의 무료 머신러닝 도서

머신러닝 분야에 입문할 때 너무 많은 학습 자료로 인해 혼란스러울 수 있습니다. 모든 자료가 동일한 품질을 갖고 있지 않으며, 일부는 당신의 학습 과정에 적합하지 않을 수도 있습니다.

2025년을 맞이하여 머신러닝을 학습하고 마스터하는 여정에 도움이 될 무료 데이터 사이언스 도서 10권을 살펴보겠습니다.

1. Foundations of Machine Learning

복잡한 머신러닝 구현에 들어가기 전에 탄탄한 기초가 필요합니다. Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar의 "Foundations of Machine Learning"에서는 다양한 애플리케이션에 사용되는 머신러닝 기법의 기본 이론을 배울 수 있으며 다음과 같은 주제를 다룹니다:

• PAC 학습 프레임워크와 일반화 이론
• 서포트 벡터 머신과 커널 방법론

• 부스팅과 온라인 학습 알고리즘
• 다중 클래스 분류, 랭킹 및 회귀

머신러닝이 어떻게 작동하는지 자세히 이해하고 싶다면 이 책으로 시작하세요.

2. Practical Machine Learning: A Beginner's Guide with Ethical Insights

기초 이론을 배웠다면, 윤리적 고려사항과 함께 머신러닝 모델을 적용하는 방법을 배워야 합니다. Ally S. Nyamawe 외 여러 저자의 "Practical Machine Learning: A Beginner's Guide with Ethical Insights"에서는 이론과 응용에 대해 다음 주제를 배울 수 있습니다:

• 머신러닝 기초
• 머신러닝을 위한 수학

• 데이터 준비
• 머신러닝 운영

실용적인 자료가 필요하다면 이 책을 놓치지 마세요.

3. Mathematics for Machine Learning

많은 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 학습할 수 있는 수학적, 통계적 방정식으로 구성되어 있습니다. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong의 "Mathematics for Machine Learning"에서는 다음과 같은 다양한 주제를 다룹니다:

• 선형대수
• 벡터 미적분

• 확률과 분포
• 연속 최적화

머신러닝 구현에 진지하게 접근하고 싶다면 이 책을 읽어야 합니다.

4. Algorithms for Decision Making

머신러닝 알고리즘은 비즈니스에서 더 나은 의사결정을 하는 데 유용합니다. Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, Kyle H. Wray의 "Algorithms for Decision Making"에서는 다음 주제를 통해 의사결정 알고리즘을 이해하는 방법을 배울 수 있습니다:

• 확률적 추론
• 순차적 의사결정

• 신념 상태 계획 및 상태 추정
• 다중 에이전트 의사결정

이 책은 머신러닝 모델이 의사결정에 왜 유용한지 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. Learning to Quantify

이전 책들이 머신러닝의 기초를 제공했다면, 이제 더 구체적인 주제를 배울 차례입니다. Andrea Esuli 외 여러 저자의 "Learning to Quantify"에서는 레이블이 없는 데이터에서 클래스 분포를 추정하는 지도 학습 작업인 정량화에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다:

• 정량화의 기초
• 정량화 실험 및 평가

• 정량화를 위한 지도 학습
• 정량화의 실제 응용

이 책으로 가장 흥미로운 분야 중 하나인 정량화 분야에 깊이 들어가 보세요.

6. Gradient Expectations: Structure, Origins, and Synthesis of Predictive Neural Networks

신경망은 많은 현대 머신러닝 모델의 표준이 되었습니다. Keith L. Downing의 "Gradient Expectations: Structure, Origins, and Synthesis of Predictive Neural Networks"에서는 다음과 같은 다양한 주제를 다룹니다:

• 예측 개념 기초
• 예측을 위한 생물학적 개념

• 예측 네트워크의 출현
• 인공 예측 네트워크의 진화

고급 머신러닝 모델의 기초 개념을 이해하려면 이 책을 읽어보세요.

7. Reinforcement Learning: An Introduction

강화학습은 모델이 환경에서 일어나는 일을 이해하고 그에 따라 반응하는 자기지도 학습의 기초가 되었습니다. Richard S. Sutton과 Andrew G. Barto의 "Reinforcement Learning: An Introduction"은 강화학습의 기본 원리와 실제 응용을 결합하여 다음과 같은 주제를 다룹니다:

• 강화학습의 기초
• RL 핵심 알고리즘

• 정책 경사와 액터-크리틱 방법
• 함수 근사 기법

• 오프-폴리시 학습
• RL 응용

강화학습에 관심이 있다면 이 책을 놓치지 마세요.

8. Interpretable Machine Learning

머신러닝은 데이터를 기반으로 예측하고 결정을 내리는데 유용합니다. 그러나 알고리즘은 종종 특정 값을 예측하는 이유를 설명하지 않습니다. 최종 사용자에게는 예측을 이해하는 것이 결과에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요합니다. Christoph Molnar의 "Interpretable Machine Learning"은 다음 주제를 통해 해석 가능한 머신러닝에 대해 가르쳐줍니다:

• 해석 가능성의 목표
• 해석 가능한 모델

• 지역적 모델-불가지론적 방법
• 전역적 모델-불가지론적 방법

머신러닝으로 작업하고 있으며 특히 사용자와의 신뢰를 구축하고자 한다면 이 책을 놓치지 마세요.

9. Fairness and Machine Learning

머신러닝 모델은 단순히 과거 데이터로부터 학습하는 도구입니다. 편향되거나 비윤리적인 데이터가 모델 훈련에 사용되면 예측이나 모델 출력에도 반영됩니다. Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan의 "Fairness and Machine Learning"에서는 다음과 같은 다양한 주제를 통해 머신러닝의 공정성을 탐구합니다:

• 자동화된 의사결정의 정당화
• 공정성의 상대적 개념

• 인과성
• 반차별 법률 이해

데이터 전문가로서 이 책은 우리의 머신러닝 작업이 윤리적이고 공정하게 이루어지도록 하는 중요한 자료입니다.

10. Machine Learning in Production: From Models to Products

최고의 머신러닝 모델은 프로덕션에 배포된 모델입니다. 모델의 성능이 아무리 좋아도 사용되지 않는다면 쓸모없습니다. Christian Kästner의 "Machine Learning in Production: From Models to Products"는 다음과 같은 주제를 포함하여 프로덕션에 대해 알아야 할 모든 것을 가르쳐줍니다:

• 모델 시스템 및 아키텍처 설계
• 품질 보증

• 책임감 있는 머신러닝
• 프로세스 및 팀

이 책을 통해 최고 수준으로 모델을 배포하는 방법을 배우세요.

결론

머신러닝은 배우기 흥미로운 도구지만, 머신러닝이 제공하는 모든 것을 이해하기는 쉽지 않습니다. 이러한 자료를 통해 자신을 향상시키고 원하는 직업을 얻기 위해 다른 사람들보다 몇 걸음 앞서 나갈 수 있습니다.

이 글에서는 10권의 다양한 무료 머신러닝 책을 소개했습니다.