인공지능의 큰 범주 안에 머신 러닝이 속하고, 머신 러닝의 일부분이 딥러닝인 것이지요. 만일 인공지능이 먹을 수 있는 모든 음식이라고 한다면 머신 러닝은 영양가 많은 고기 음식이라 할 수 있고, 딥러닝은 그중에서도 최고급 스테이크 요리쯤 된다고 할 수 있습니다.

우리는 이 책을 통해 최고급 요리에 해당하는 딥러닝을 맛볼 것입니다. 그런데 고기 맛을 알아야 진정한 스테이크 맛을 음미할 수 있듯, 딥러닝을 충분히 음미하려면 먼저 머신 러닝 맛을 보아야 합니다.

머신 러닝은 많은 계산을 필요로 하기 때문에 여러 가지 수학 공식이 쏟아져 나오기도 합니다. 따라서 꼭 필요한 머신 러닝만 골라 주면서 ‘진입 장벽’을 자연스럽게 뛰어넘게 만드는 숙련된 가이드가 필요합니다.

이 책이 여러분의 가이드가 되어 줄 것입니다. 딥러닝 학습에 꼭 필요한 이론과 실습 예제가 난이도를 고려해 차례로 등장합니다. 한 챕터씩 공부하다 보면 선형 회귀, 로지스틱 회귀를 지나 자연스레 신경망을 만나게 되고, 실제 세상에 적용 가능한 딥러닝을 경험하게 될 것입니다. 책의 마지막 장을 넘길 때쯤, 여러분은 수술 환자의 사망률을 예측하고 아이리스의 품종을 맞추고 손으로 쓴 글씨를 판별하는 딥러닝의 주인이 되어 있을 것입니다. 딥러닝 이외에 종종 쓰이는 머신 러닝 알고리즘들은 별책으로 편성되어 있습니다. 별책 부록에서 제공되는 ‘가장 많이 사용되는 머신 러닝 알고리즘 Top10’과 ‘판다스 사용법’까지 참조하면, 타인의 것으로만 보이던 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝이 바로 여러분의 손에 쥐어질 것입니다.