0-1. 교재 추천

아무래도 명저가 많다보니 교재를 추천하지 않을 수가 없습니다.

교재를 더 잘 이해하기 위해서는 기본적으로 다음의 지식들이 필요합니다.
대부분의 ML 교재에서는 기초적인 수학을 커버하고 있지만 실제로 교재를 봐보면 그것만으로는 충분하지 않다는걸 느끼게 되실겁니다.

추천 교재는 다음과 같습니다.

  • ISLR (An Introduction of Statistical Learning)
  • ESL (The Elements of Statistical Learning)
  • APM (Applied Predictive Modeling)
  • CASI (Computer Age of Statistical Inference)
  • PRML (Pattern Recognition and Machine Learning)
  • Pattern Classification

APM과 Pattern Classification을 제외하면 모두 pdf가 제공되며, 이 둘도 잘 찾아보면 pdf가 있긴 합니다.

가장 추천드리는 교재는 PRMLPattern Classification입니다.
다만 이 교재들은 이론서이기 때문에 이를 적용해보는 훈련을 별도로 해보는 것이 좋습니다.
그리고 이 두 교재는 특히 어려운 편입니다.

또한 위의 교재들은 ML을 중점으로 다루기 때문에 DL에 대한 내용이 다소 부실합니다.
DL을 학습하고자 하는 분들에게는 Ian Goodfellow et alDeep Learning을 읽어보시기 권합니다.

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