[리뷰] 개발자를 위한 필수 수학
이번달도 한빛미디어 <나는 리뷰어다>활동으로 지원받아 작성한 리뷰입니다.
+워크북은 챕터별 연습문제가 들어있다
데이터과학 및 인공지능 분야에서 필요로 하는 필수 수학 지식을 배울 수 있는 책.
정말 기초부터 알려준다. 정수론 들어봤는가..? 학생때 이후로 처음이다..
자연수, 정수, 유리수 등등 기초 수 체계부터 시작한다. 연산 순서도 알려주는데, 정말 모든것을 잊어버린 상태라고 해도 그걸 끄집어내서 알려줄 것이니 걱정하지 않아도 될것같다.. 파이썬 예제도 함께있다.
학생때와의 차이점으론, 직접 그래프나 수식계산을 직접 안하고 코드 예제로 보여주면서 쉽게 결과를 볼 수 있다는 정도이다. 이를 통해서 신기한 계산도 할 수 있다. (극한을 계산해보기도 한다..!)
미분, 편도함수, 적분을 통해선 딥러닝 신경망에 쓰이는 gradient, 연쇄법칙등을 직접 계산해볼수도 있다.
확률 부분도 개념을 차근차근 다시 짚어보기 좋은 것 같다. 여기선 likelihood와 확률간의 차이에 대해서도 보고, 베이즈 정리를 계산해보기도 한다.
최근 Data science 쪽 공부를 하고 있는데 이에 필요한 기초 수학(오일러 수, 오즈 등), 확률, 기술/추론 통계 등도 잘 소개가 되어있는 것 같다.
개인적으로는 벡터에 대한 설명도 친절하게 잘 되어있는 것 같다. 그림을 통해 벡터간의 결합이 어떻게 이뤄지는지,벡터의 성질들에 대해 설명을 너무 잘 해줬다. 벡터는 결국 언어 모델에서 임베딩을 설명하고 딥러닝 모델의 각 레이어 feature들 간의 관계가 어떻게 학습이 될 수 있는지 생각해볼 수 있었던 것 같다.
고유벡터와 고유값, 역행렬 등등.. 다양한 기초 수학을 넘어 뒷부분으로 갈 수록 데이터 과학에 필요한 선형대수 계산, 회귀, 분류, 신경망 챕터가 존재한다. 그림과 예제, 코드들이 보기 쉽게 만들어져 이해를 도왔다.
Data science 공부하면서 빅데이터 분석기사, ADP 시험도 보러 간적이있었는데 기초 수학은 이 책을 참고하면 좋을 것 같다. (기초 수학이라고 되어있지만 이 외에도 선형회귀, confusion matrix, 신경망, 활성화 함수 등 전반적으로 필요한 부분을 담고있다. 이것이 '기초 수학'이라고는 생각 안하지만.. -데이터 개발-개발자 를 위한 필수 수학이니까!)
데이터 과학을 공부하는 분들 중 수학의 기본을 많이 잊어버려서 업무/학습 도중에 디테일이 떨어지시는 분들께 좋은 책이라고 생각이 든다. 기본이 탄탄하면 같은 내용을 들어도 이해도가 높고 응용이 쉬워지기 때문에, 평소 부족함 또는 어려움을 느꼈다면 꼭 한번 읽어보기를 권해본다.