공부정리 아카이브

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

구매링크 : http://aladin.kr/p/RPY5j

- 데이터 분석에 관심이 생겨 T아카데미, 오픈랩 등 대외활동을 통해 데이터 분석 대회에 몇가지 참가하게 되었는데, 항상 대회 초입에 들어갔을 때 가장 큰 문제가 분석 시작을 어떻게 해야하는가?에 대한 문제였다.

- 그 원인으로는 첫번째로는 도메인 지식의 부족(금융데이터를 분석하는데 이평선을 모른다면?)이 있을 것이다. 이 부분에 대해서는 보통 모르는 용어를 찾아보는 정도로 진입장벽을 넘어서는 것은 가능할 것이라고 본다. 그 이상의 심도 있느 분석에는 그만큼의 지식이 더 필요하겠지만...

- 두번째로는 데이터를 어떻게 다루어야 할 지를 모른다는 것이다. 데이터 분석이라는 분야에서는 이 문제가 가장 크게 작용할 것이라고 생각한다. 단순히 Pandas, Numpy를 쓸 줄 모른다는 문제가 아니다. 빈 데이터를 어떻게 처리해야 할지, 데이터 분포의 추세나 반복이 어떠한 의미를 갖게 될지 등을 해석하는 문제라고 할 수 있겠다.

- 특히나 이 부분에서 통계적 지식은 데이터를 다루는 데 빛을 발하게 해주는 요소라고 할 수 있겠다. 데이터 시각화를 통해 missing value나 데이터 추세만 보던 분석법에 멈추지 않고, 상관계수나 데이터 분포, 편차 등을 분석할 수 있다면 모델 정확도에도 긍정적 영향을 주지만, 일정한 추세를 알아내는 데 도움을 주어 머신러닝의 중요점 중 하나인 일반화된 모델을 구성하는데에도 많은 도움이 될 것이라고 생각한다. 각 통계분석 기법들을 도표 위에 표현하는 연습을 해본다면 시각화 연습은 덤으로 챙겨갈 수 있지 않을까?

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

어쩌다 같은 책을 두번째 리뷰하게 되었다.
어플리케이션 쪽으로 졸업작품을 만들게 되었는데, 생각보다 시행착오가 많은 편이다. 그래도 이 책으로 어느 정도 지식을 챙긴 점이 많은 도움이 되어주었다고 생각한다.

개인적으로는 코틀린은 쉽지만, 안드로이드는 어려운 분야라고 생각한다 ㅜㅜ... UI쪽으로 간단한 어플을 만드는거라면 모르겠지만, 통신, NFC, 블루투스 등 하드웨어에 얽히기 시작하면 생각처럼 만드는게 굉장히 까다로워지는 것 같다. 그래서 앱인벤터같은 툴이 인기를 끄는걸까?

안드로이드 공식 언어로 코틀린이 추가된 점은 좋지만, 아무래도 자바 대비 구글링 가능한 코드의 수가 적다는게 아직도 체감이 되는 것 같은 점은 좀 아쉽다. 안드로이드를 처음 접하게 된다면, 그리고 앱 로직이 복잡해질 것 같다 싶다면 자바와 코틀린 두 가지를 겸비하는 것이 조금 더 수월할 수 있을 것이라고 생각한다. 두 언어가 호환이 된다는 점은 생각보다 큰 장점으로 다가오는 것 같다.

알라딘: 이것이 안드로이드다 with 코틀린 (aladin.co.kr)

알라딘: 이것이 C#이다 (aladin.co.kr)

 다양한 언어를 접해보고 싶어 이번 리뷰 도서로는 C# 도서가 있길래 이 도서로 정했다. 대체로 한빛의 이것이 ~~다 시리즈는 입문부터 시작해서 기초를 다지는 전반적인 내용을 접하기 좋은 내용을 담고 있다. 대학 전공교재로 잘 쓰이는 열혈 시리즈를 생각하면 이해가 되리라 생각된다.

코드 동작 설명에서 이러한 장점이 특히 잘 두드러진다. 처음 hello, world!를 출력하는 부분에서, 콘솔창을 통해 전달한 매개견수 데이터가 어디를 통해 전달되어 출력되는지까지의 과정을 알려주고 있다. 이렇게 한 코드의 동작도 이해하기 쉽게 보여주는 것이 이 책의 장점이라고 볼 수 있겠다.

단점이라고 할 내용은 못 되지만, C#의 내용 자체가 굉장히 방대하다보니, 기본서임에도 책 두께가 상당한 편이다. 비교를 위해 자바의 장석 도서와 비교해봤는데 요약집을 제하면 얼마나 내용이 많은지 감이 올 듯 하다. 하지만 이는 그만큼 C# 전체의 내용을 부족함 없이 담아냈다고도 할 수 있고, 기본적으로 개발 도서는 자신이 필요한 부분을 취사선택하여 공부하면 되는 만큼 일종의 참고서로 활용한다면 충분히 좋은 선택이 될 것이라고 생각한다.

• 한빛미디어의 '나는 리뷰어다 2020' 에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

• 지난번에 파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서를 리뷰했었는데, 이번 리뷰도서로 또 다시 딥러닝 책을 받게 되었다. 그렇게 된 만큼 두 책의 차이 중심으로 설명을 해보고자 한다. 이번 책은 쿡북, 지난번에 리뷰한 책은 교과서로 통칭하고자 한다.
• 쿡북의 장점은 방대한 '레시피' 이다. 머신러닝에 가장 보편적으로 사용되는 numpy, pandas, scikit-learn 삼총사에 대한 방대한 사용 케이스를 상세히 설명했고, 각 단계별로 차근차근 밟아가는 것이 장점이다. 각 코드마다 레퍼런스 링크도 참조되어 있으니(이 부분은 전자책으로 보면 더 좋을 것으로 보인다) 거기서 한 걸음 더 밟아가고자 하는 이들에게 유용할 것으로 보인다.
• 파이썬, 혹은 머신러닝에 대한 기초 이론이 필요하다면 교과서 쪽이 조금 더 우세할 것으로 보인다. 내용 설명도 상당히 친절한 편이고, 쿡북 대비로는 아쉬울 수 있지만 이 책도 충분히 괜찮은 머신러닝 라이브러리 자료를 담고 있다.
• 이론부터 차근차근 밟아가는 걸 좋아하는 사람이 있는가 하면, 나처럼 빠른 실전을 더 선호하는 사람도 있을 것으로 보인다. 개인적으로는 전자는 교과서, 후자는 이 쿡북 책이 더 좋을 것으로 보인다. 지난번에 본 교과서도 마음에 들었지만, 내가 공부한다면 이 책으로 내용을 진행할 것 같다.

www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=204204038

www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=233731362

• 한빛미디어의 '나는 리뷰어다 2020' 에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

  

• 역사에는 큰 흐름과 그 사이사이의 세세한 흐름들이 존재한다. 흔히 '컴퓨터의 역사' 라는 키워드를 꺼내든다면 많은 사람들은 애니악으로 시작하는 컴퓨터 HW의 발전이나, 아르파넷으로 시작하는 인터넷, 혹은 최근의 딥러닝과 같은 기술적 발전을 많이 생각할 것이다.

• 하지만 그러한 기술의 발전 뒤에는 수많은 사람들의 손길이 존재한다. 특히 우리 상상을 뛰어넘는 혁신을 생각해보면, 우리가 말도 안된다고 생각한 도전 덕분이었던 경우도 꽤나 많이 찾아볼 수 있다. '해커' 하면 여전히 좋은 인식과는 조금 거리가 있는 편이지만, 초창기 컴퓨터와 함께한 그들의 좌충우돌적인 도전이 있었기에 우리가 마주하고 있는, 혹은 보이지 않는 수많은 기술이 태어날 수 있는 기반이 되어줄 수 있었다고 볼 수 있다.

• 1950년부터 1980년까지, 컴퓨터의 역사와 함께 해온 이 열정적인 해커들의 이야기는 위대한 위인들의 전기라기보다는 그저 새로운 것에 흥미가 넘치는 모험가들의 뒷이야기에 가까운 느낌을 준다. 그렇기에 상당한 분량을 자랑하는 책이지만(약 600페이지에 달한다.), 가끔 생각날 때마다 한 단락씩 떼어 가며 읽기 참 좋을 법한 내용이다.

• 컴퓨터 관련 출판사 중 가장 짜임새 좋은 책을 만드는 회사 중 하나가 이 책을 담당한 오라일리(O'Reilly)라는 회사이다. 동물 표지로 대표되는 온갖 컴퓨터 관련 도서를 만드는데, 이번 도서도 00년대 절판된 책을 복각한 책으로 굉장히 가치있는 책을 잘 복원해 주었다고 생각한다. 굳이 뭔가 배우는게 아니라, 이런 역사 속 뒷이야기에 관심이 많은 이들에게 읽어보기를 추천하고 싶다.

aladin.kr/p/eeSd9

• 한빛미디어의 '나는 리뷰어다 2020' 에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

• 이전에 파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서라는 책을 리뷰했었다. 이번 '나는 리뷰어다' 활동으로 받은 통계학 교과서는 그 책의 시리즈인데, 아무래도 딥러닝 대비 사용하는 모듈이나 이론의 방대함의 정도에 차이가 있다고 봐도 될 것 같다. 그때 받은 책보다도 두께가 거의 절반 정도밖에 안되는 것으로 보이니 말이다. 파이썬을 응용해보고 싶다면, 그것이 처음 경험하는 일이라면 딥러닝 교과서보다 이 책이 더 접근하기 더 좋을 것이라고 생각된다.

• 지난 번에 본 시리즈인 '파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서'를 읽고, 내용 전개의 친절함이 꽤 마음에 들었었던 기억이 있다. 이번 책 역시 시리즈답게 그 장점을 유지하고 있다. 들어가는 기초 이론 - 환경 구성 - 모듈 채용 - 실제 이론을 적용한 실습으로 이론과 실제 코딩을 적절히 병용하는 구성은 여전히 만족스럽다고 할 수 있다.

• 주로 Pandas/Matplotlib/Numpy/Scipy로 구성되는 파이썬에서 가장 잘 쓰이는 모듈을 실습하여 통계학 이론을 직접 해볼 수 있으며, 소제목을 짧게 끊어가는 구성 덕분에 학습 중간에 끊어가지 않는 점 역시 장점이라고 할 수 있겠다.

• 확률 및 랜덤변수에서 배운 확률모델부터 시작하여, 실제 통게 모델에 이어 머신러닝까지 그 이론의 방대함 대비로는 빠르게 익힐 수 있다는 특징이 있다. 이는 읽는 이에 따라 장점일수도, 단점일수도 있을 것 같다.

• 나같은 경우 이론을 빠르게 훑으며 더 깊게 알아볼 필요가 있을 경우 구글링으로 더 파고들 수 있어 오히려 이런 책이 도움이 될 듯 하다.

aladin.kr/p/HMThV

위 링크에서 구매하실 수 있습니다!

• 한빛미디어의 나는 리뷰어다 2020에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=238212504

• 프로그램 개발에서 가장 중요한 요인은 프로그램의 성능 그 자체일 것이다. 대개는 로그 기능을 이용하여 프로그램의 정상 동작 여부 및 성능을 평가하는 방식을 사용한다. 이 방식 대비 상대적으로 최근 관측 가능성이라는 개념이 제시되었는데, 이는 응용 프로그램을 실행시켜 임의의 입력을 제시할 때의 응답 특성을 확인한다.

• 단순한 시스템이라면 이러한 방식이 유용하게 쓰일 수 있지만, 최근의 리눅스 시스템은 도커 등 컨테이너 기능을 활발하게 쓰면서 기존보다 훨씬 복잡한 구조를 갖게 되었고, 이로 인해 관측 가능성 방식에는 한계가 존재하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 BPF라는 도구가 제시된다. 이는 커널의 subsystem의 일종이며, 시스템의 오작동을 방지하여 안전하게 성능 측정을 가능하게 한다. 커널부에 문제가 일어날 소지가 없는 코드를 커널에 로드 후, 프로그램의 시작 지점을 기준으로 응답 특성을 제시한다.

• 리눅스 컴파일러단에서 지원하는 Virtual Machine 기능이므로, BPF는 C언어를 통해 작성하게 된다( <#include linux/bpf.h> 헤더를 사용한다고 한다 ). 작성한 코드에 bpf 헤더에 존재하는 명령어를 이용하여 시스템 동작 특성을 추적하거나, 네트워크 트래픽을 조사하는 등의 검사를 진행할 수 있다.

• BPF 라이브러리의 최대 강점은 네트워크, 추적 면에서 매우 다양한 기능을 제공한다는 점이다. 현재 한국어로 번역된 BPF 관련 도서는 해당 도서가 유일한데, 읽어 본 결과 다양한 예제 코드를 기반으로 한 BPF 라이브러리 사용 가이드의 기능을 다소 충실히 구현하고 있었다.

• 한빛미디어의 나는 리뷰어 2020에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

• 프로그래밍 수업 때 자바 코딩을 하면서 들었던 기억은, 기능 대비 코딩이 너무 복잡한 것이 아닌가 하는 생각이었다. 물론 그 전에 거의 C만 쓰다시피 했다고 하지만, 그럼에도 불구하고 그때 나에게 자바는 너무 불편한 언어였던 것은 사실이었다.
• 실제로 프로그래밍 책 맨 앞을 보면 나오는 Hello, world!의 코드는 다음과 같다.

// java
public class NamuWiki{
   public static void main(String[] args) {
       System.out.println("Hello, world!");
   }
}

// C 
#include <stdio.h>

int main(void) 
{
   printf("Hello, World!\n");
   return 0;
}

# python
print("Hello, World!")

• 아마 이 수업을 듣던 중 인터넷상에 코틀린이라는 언어가 크게 화제가 되었던 기억이 있다. 아예 자바와 100% 호환이라고 하여 간단히 둘러보았는데, 같은 계열의 언어라 쳐도 상당히 쓰기 간편해진 모습을 볼 수 있었다.

// 코틀린
fun main(args: Array<String>) {
    println("Hello, World!")
}

• C가 조금 생각나는 형태로 바뀌었다.

• 이것이 안드로이드다 with 코틀린 이렇게 구글 공식 지원 언어가 된 코틀린을 이용하여 안드로이드 개발환경 구성부터 실제 어플 제작까지의 과정을 안내한다.

  

  • 책 안에 있는 가장 첫 번째 예제, hello world 프로젝트를 시작한 후 시뮬레이션을 통해 실행하였다.

• 노트북이 맛이 가버리는 바람에 이 이상으로 프로젝트 진도를 나가지 못한 게 아쉽지만... 그럼에도 내용 구성은 상당히 알찬 편이다.

• 코틀린을 먼저 익힌 후 안드로이드에서 구현 가능한 각종 요소를 한번씩 짚어가는, 익숙하게 접할 수 있는 개발책의 전개 구조로 진행된다. 만약 코틀린이나 안드로이드 개발에 한번 입문해보고 싶다면 추천할 만한 도서라고 생각한다.

aladin.kr/p/hNIrg

위 링크에서 구매할 수 있습니다.

• 한빛미디어의 나는 리뷰어다 2020에 선정되어 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

• 배워야지 하다가 손 놓고 있던 파이썬을 뜻밖에 전공 과제로 인해 강제로 손에 잡게 되었다. 코딩하는게 참 머리를 많이 쓰게 한다 싶으면서도, 파이썬의 라이브러리를 이용한 간편성(numpy, matplotlib ...)과, 에디터의 다양성(주피터가 그렇게 편한 에디터인줄 몰랐다)에 파이썬의 매력이 상당하다 싶었던 참이었다.

• 그러던 차에 지난달 알쏭달쏭 C언어 책 리뷰에 이어 4월 미션 도서에 파이썬 도서인데다가, 마침 배워둬서 나쁘지 않겠다 싶을 딥러닝 관련 책이 있어 이 도서를 신청하게 되었다.

• 주제가 주제인 만큼 책의 두께는 꽤 되는 편이지만, 실제 카테고리를 보니 가볍게 머신러닝 이론부터 시작해서, 파이썬 기초부터 수학/그래프 라이브러리, 그리고 딥러닝으로 이루어지는 구조였다. 딱 한권 떼면 뭔가 한학기 전공과목을 배운 것 같다 싶은, 그런 구성이다.

• 괜찮은 내용 배치와 심심하지 않은 삽화 덕에 읽을 만은 한 편이다. 중간 중간 퀴즈가 있어 생각할 거리도 주는데, 공부에 도움이 된다기보다는 배운 내용을 두번 읽는 정도로 가볍게 훑는 느낌의 퀴즈이다.

• 아쉬운 점이 있었다면 1판이라 오타가 잡히지 않은 것인지, 아니면 출간 후 라이브러리에 변동이 있었는지는 모르겠지만 책 중간에 코드에 오류가 발생한 경우가 있었다.

from sklearn import cross_validation
...
scores = cross_validation.cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

라는 코드가 있는데, 이대로는 작동을 하지 않았고

from sklearn.model_selection import cross_val_score
...
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

의 양식으로 작성해야 코드가 동작했다.

• 책 내용의 구성은 파이썬으로 배우는 '딥러닝' 교과서 라기 보다는, '파이썬으로 배우는' 딥러닝 교과서에 가까운 느낌이다. 책 내용의 거의 딥러닝에 필요한 모듈인 파이썬-numpy(수학)-pandas(데이터)-matplotlib(시각화)-딥러닝으로 이어지는 구성인 만큼, 파이썬 지식이 충분하다면 이 책을 사도 그다지 읽을 부분이 많지는 않으리라 생각된다.

• 하지만 그 과정의 내용 자체가 상당히 성실하게 구성된 만큼 초심자에겐 확실한 가이드가, 중급자에겐 무난한 참고서 역할을 해 줄 수 있으리라 생각된다.

https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=233731362#

- 위 링크에서 구매할 수 있습니다.