그레이디언트 부스티드 트리 사용자는 사이킷런(scikit-learn), XGBoost, LightGBM을 많이 사용합니다. 반면 대부분의 딥러닝 사용자는 케라스와 케라스의 상위 프레임워크인 텐서플로를 사용합니다. 이런 도구의 공통점은 모두 파이썬(python) 라이브러리라는 것입니다. 파이썬은 머신 러닝과 데이터 과학 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다.

오늘날 머신 러닝을 성공적으로 적용하기 위해 알아야 할 두 가지 기술은 얕은 학습 문제를 위한 그레이디언트 부스팅 머신과 지각에 관한 문제를 위한 딥러닝입니다. 기술적으로 보면 캐글 경연 대회에서 주로 사용되는 3개의 라이브러리인 XGBoost, 사이킷런, 케라스를 배울 필요가 있다는 뜻입니다.¹⁷ 이 책을 손에 들었으니 여러분은 이미 한 발 가까이 다가섰습니다.