2017 Book Reports
2017년에 읽은 책의 독서 후기를 정리한다.
처음에는 상세하게 시작하였으나 여기에 분류 없이 상세히 적어두면 나중에 찾아서 읽기가 힘들어 상세한 내용은 각각의 분류에 적절한 곳으로 이동하고 이곳에는 간략한 독서 후기만 남긴다. 다음 해에 다시 읽은 책들은 그 페이지로 이동한다.
68권
- 프로그래밍 수련법
- Learning Spark
- Clean Code
- Python Machine Learning Blueprints
- 시작하세요! 하둡 프로그래밍
- 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘
- 뉴욕타임스 수학
- Principles of Data Science
- Relevant Search
- 설득의 심리학 2
- Algorithms of the Intelligent Web
- 음식의 언어
- 설득의 심리학
- 대한민국 자동차 명장 박병일의 자동차 백과
- 슈퍼인텔리전스
- 과학을 읽다
- 대체 뭐가 문제야?
- 모던 웹을 위한 JavaScript + jQuery 입문
- 통계와 확률의 원리
- 이기적 유전자
- 틀리지 않는 법
- 실전 jQuery 쿡북
- 타이탄의 도구들
- 군주론
- 통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기
- 골빈해커의 3분 딥러닝
- 빅데이터 마이닝
- 미적분 7일만에 끝내기
- DEEP LEARNING
- 알고리즘 행성 여행자들을 위한 안내서
- 미래를 바꾼 아홉 가지 알고리즘
- Introduction to Algorithms
- 친절한 과학 그림책
- 알고리즘 비밀의 문을 열다
- 그림으로 개념을 이해하는 알고리즘
- 암호 수학
- 모두의 알고리즘
- 독과 약의 비밀
- 불멸의 이론: 베이즈 정리는 어떻게 250년 동안 불확실한 세상을 지배하였는가
- 코딩 인터뷰 퀘스천
- 은교
- Learning Apache Thrift
- 그림으로 배우는 Java Programming Language
- 그림으로 배우는 C++ Basic Programming
- The Nature of Software Development
- Deep Learning with Keras
- Practical Machine Learning
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
- 전문가를 위한 CSS3
- 아들은 아빠가 키워라
- 특이점이 온다
- 일 잘하는 법, 마이크로소프트에서 배운다
- 웹디자이너를 위한 CSS3
- LLVM Cookbook
- 알고리즘 문제 해결 전략
- Introduction to Machine Learning with Python
- 비즈니스를 위한 데이터 과학
- 확률적 프로그래밍 기초 원리
- 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학
- Introduction to Information Retrieval
- 통계의 힘
- 헬로 데이터 과학
- 인공지능: 현대적 접근방식
- 함께 일하고 싶은 팀장
- 함수형 사고
- Building Machine Learning Systems with Python
- 마스터 알고리즘
- 세계를 바꾼 17가지 방정식
프로그래밍 수련법
브라이언 커니건과 롭 파이크가 1999년에 출간한 책으로 예전부터 읽고 싶었던 책이다. 번역서는 2008년에 출간됐고 이때만 해도 롭 파이크는 UTF-8를 설계한 사람으로 소개되고 있다. 이후에 롭 파이크는 잘 알다시피 Go를 만들어 프로그래밍 언어계의 레전드가 된다. 이 책은 『Clean Code』 와 비슷하면서도 많은 부분이 다르다. 먼저 스타일을 얘기하는 부분에서 이 책에서는 “함수 내에서 n
정도면 충분하다고 할 수 있고 npoints
도 괜찮지만 numberOfPoints
는 지나치게 길다.”라고 언급하는데 이 지침은 우리가 클린 코드에서 봤던 지침과 정확히 대치된다. 클린 코드에서는 반드시 numberOfPoints
를 쓰라고 얘기한다. 또한 가독성만 추구하며 성능은 고려하지 않는 클린 코드와 달리 이 책은 알고리즘과 성능에도 많은 부분을 할애한다. 출간 시기도 1999년과 2008년으로 다소 간극이 있으며, 중심 언어 또한 C와 Java로 스타일이 많이 다르다. 또한 저자인 롭 파이크는 유닉스의 후속작인 Plan 9 운영체제를 만들고 UTF-8를 설계하고 구글에서 Go를 만들었지만, 클린 코드의 저자인 로버트 C. 마틴은 클린 코드에 대한 컨설팅과 강의만 한다.
Learning Spark
번역서가 회사 어딘가 나뒹구는걸 본적이 있는데 찾으려니 또 어딨는지 알 수가 없다. 새로 구매하긴 그렇고 해서 사파리 북스에서 원서를 읽었다. 스파크의 튜토리얼 가이드 같은 책으로 처음 스파크를 접하는 사람들은 반드시 읽어야 할 책이다.
Clean Code
주기적으로 읽게 되는 책으로 깨끗한 코드에 대한 매우 훌륭한 지침은 분명하다. 그러나 전체 내용에 동의할 수 없고, Java 언어에 제한적인 내용이며, 기계에 대한 고민이 부족하다. 책 중간중간에 자신은 어셈블리어 프로그래머이고 실리콘에서 떨어지지 않는다고 여러차례 강조하는데 책에는 그런 부분이 전혀 드러나지 않는다. 최적화나 알고리즘에 대한 내용은 찾아볼 수 없으며 성능에 대한 고민도 없다. 이 때문에 예전에도 여러차례 비판한 적이 있다.
Python Machine Learning Blueprints
『생활 속 문제를 통해 배워보는 머신 러닝』 라는 제목으로 번역서가 나와있는데 생활 중심의 예제가 마음에 들어 사파리 북스에서 원서를 읽어 보았다.
시작하세요! 하둡 프로그래밍
하둡에 대한 개념서로 hdfs, MR, 시스템 운영에 대한 하둡 전문가인 필자의 지침이 잘 드러난 책이다. 이외에도 하둡 생태계를 소개하고 Hive, Tajo등 필자가 참여하는 오픈소스 프로젝트에 대한 설명도 곁들어 있다. 국내서라 번역체에 대한 불편함이 없는 것도 장점이다.
수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘
아마 서점에서 직접 봤다면 사지 않았을 것 같다. 너무 얇고, 너무 쉽다. 스탠포드 CS102 수업에 쓰였다길래 고민 없이 구매했으나, 커리큘럼을 제대로 살피지 못한 내 실수다. 이 과정은 공대생이 아닌 사람을 위한 과정으로 액셀로 데이타 분석을 하고, SQL 기초를 가르치는 내용 등으로 구성되어 있었다. 여튼 책은 구매했으니 읽어 내려갔고 그나마 여러가지 기본 개념을 정리하는데는 많은 도움이 되었다. 30분 정도면 부담 없이 읽을 수 있는 분량으로 가볍게 되돌아 보는데는 도움이 됐다.
뉴욕타임스 수학
블로그에 후기를 남겼다.
Principles of Data Science
Packt 책으로 『데이터 과학자가 되는 핵심 기술』 이라는 제목으로 번역서가 나와 있다. 사파리 북스에서 원서를 읽었는데, 기초 입문서라 부담없이 읽을 수 있었다. 중간에 기초 수학도 나오며 심지어 로그를 계산하는 방법까지 친절하게 설명한다. 간단하게 수식을 설명하고 파이썬으로 직접 작성한 코드 예제를 보여주는 형식으로 되어 있다. 머신러닝도 아주 기초적인 부분을 설명하며, 마지막에 TensorFlow로 MNIST 구현(FC로만)도 소개한다.
Relevant Search
검색 랭킹을 설명하는 유일한(?) 책이다.
설득의 심리학 2
전편에 이어 12년만에 출간된 후속편. 그러나 이 책 또한 번역판이 출간된지 이미 10년이 지난 고전이다. 나 또한 10년전에 사두었으나 지난번과 마찬가지로 『타이탄의 도구들』 때문에 다시 읽게되었다. 옮긴이의 글에도 나오지만 저자는 설득을, 얄팍한 기술이 아닌 아카데믹 관점의 다양한 실험을 통한 과학으로 접근했고, 그 내용들은 매우 유익하다. 책 내용은 사회심리학에 자세히 정리한다.
Algorithms of the Intelligent Web
『지능형 웹 알고리즘』 이란 이름으로 번역서가 나와 있으나 마침 사파리 북스에 있어서 원서를 그대로 읽었다. 머신러닝에 일부 내용을 정리한다.
음식의 언어
블로그에 한 번 읽어봐야 겠다고 정리한 적 있는데, 개인적으로 조금 실망한 책이다. ‘케첩’을 비롯한 다양한 명칭이 어떻게 유래되었는지, 기원에 대해서만 설명할 뿐 어떤 통찰을 얻기는 힘들었다. 무엇보다 음식 언어에 관심을 갖기 어려웠다. ‘케첩’이면 어떻고, ‘토마토 소스’면 어떠리. 내게는 별 중요한 문제가 아니었고 별로 흥미를 느끼지 못했다. NLP를 강의할때 넘치는 그의 geeky함이 생각나서 책 읽는 내내 자꾸만 다른 생각이 들었다.
설득의 심리학
2003년에 구매하고 읽었던 책인데 내용이 전혀 기억이 안나서 다시 읽었다. 사실은 『타이탄의 도구들』 에서 타이탄 들이 선호하는 책이라고 해서 다시 읽게된 계기가 더 크다.
대한민국 자동차 명장 박병일의 자동차 백과
PART 3 부터 박병일 명장의 여러가지 조언들이 매우 유용하다. 그러나, 자동차의 주요 구조를 소개하는 PART 1과 PART 4 부터는 중고차 매매의 모든 것이라 실제로 자동차 정비에 필요한 내용은 그리 많지 않다. 자동차 정비에 관한 내용 중 도움이 될만한 사항은 자동차에 따로 정리한다.
슈퍼인텔리전스
초지능으로 나아가는 경로, 초지능의 위험성, 초지능을 극복하는 전략 등으로 이루어진 책이다. 철학과 교수인 닉 보스트롬이 생각보다 공학을 잘 이해하고 있음에 놀랐다. 경로에는 우생학에 가까운(저자도 인지하고 있는) 유전학 얘기도 나오고, 다양한 분야(유전공학, 전자공학 등등)의 방법들이 소개되는데 그러나 굳이 알아야 할 필요가 있나 하는 생각이 든다. 마치 『특이점이 온다』 처럼 하나의 주제를 설명하기 위해 너무 많은 얘기를 꺼낸다. 책 서술 방식도 비슷하고 지나치게 다양한 분야의 공학이 등장하여 읽기 힘든점도 비슷하다. 초지능의 등장은 요원한 일인데 벌써부터 위험, 전략을 언급하며 어떻게 설계해야 하고 어떤 전략으로 대응해야 하는지 얘기하는건 너무 이르다는 생각이다. 공감이 되지 않으니 독서를 할 동기부여가 되지 않았다. 수십년 후 초지능이 등장한다면(아마도 분명히 그때까지 등장하지 않겠지만) 다시 읽어야 할 책이 아닌가 싶다.
과학을 읽다
블로그에 후기를 남겼다.
대체 뭐가 문제야?
제랄드 와인버그의 책으로 문제는 해결하는 것보다 파악하는게 중요하다는 점을 지적한다. 그러나 비유와 지나친 독설로 가득하여 편하게 읽기는 힘들었다. 문제를 파악하는게 중요하고 때로는 해결책이 정해져 있는 문제도 있음을 간과하지 말라는 얘기가 나온다. 해결책이 정해져 있을때는 다른 정답을 제시해도 소용이 없다. 원하는 답이 나올때까지 문제는 해결되지 않는다.
모던 웹을 위한 JavaScript + jQuery 입문
JavaScript 부터 jQuery 까지 처음부터 짚어주는 책으로, 입문서로 유용하다. 『실전 jQuery 쿡북』 은 흥미있는 주제를 구분해서 독립적으로 소개하는 내용이고 이 책은 기초 입문서로 하나씩 짚어나간다.
통계와 확률의 원리
자세한 삽화가 인상적이라 구매해봤는데, 저자가 없다. 책을 읽다보니 일본의 통계 자료와 단위들이 등장한다. 아마도 일본 책을 그대로 직역한듯 하다. 책 내용은 나쁘지 않다. 통계와 확률의 기본적인 내용들을 삽화와 함께 잘 소개한다. 고교 수준이라 어렵지 않게 볼 수 있고 통계의 기초를 다시 한 번 점검하는데 도움이 된다.
이기적 유전자
블로그에 후기를 남겼다.
틀리지 않는 법
블로그에 후기를 남겼다.
실전 jQuery 쿡북
여러명의 저자가 각 주제별로 저술한 오라일리 쿡북의 한글판. 태요닷넷 운영진이 번역하고 김태영님이 감수하셨다.
타이탄의 도구들
블로그에 후기를 남겼다.
군주론
마키아벨리즘을 이끌어낸 마키아벨리의 역작. 목적을 위해서는 수단과 방법을 가리지 않아야 한다는 16세기 냉혹한 군주의 모습을 매우 사실적으로 그려냈다. 궁극적으로는 신민을 위해야 좋은 군주가 된다고 하는 그의 철학이 엿보이지만 금서로 지정될 만큼 지나치게 잔혹하고 현실적인 내용이 주를 이룬다. 얼마전 최장집 고려대 명예교수가 안희정 지사에게 이 책을 추천했다는데, 책 내용을 아는 사람이라면 적잖이 놀랄만한 일. 안 지사에게 좀 더 냉정하고, 냉혹해지라는 의미로 보인다. 책에 인상적인 구절이 많이 등장하는데 이는 따로 정리해볼 생각이다.
통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기
『통계학의 역사』를 저술한 시카고 대학 스티븐 스티글러 교수의 최근작. 이 책은 통계학자가 아닌 일반인들을 위해 보다 쉽게 씌여진 통계 역사 책으로 오래된 논문이나 자료, 사진 등이 등장하며 통계학의 역사를 흥미진진하게 되짚어 나간다. 처음 읽고는 이해가 쉽지 않아 몇 달 후 한 번 더 읽고 통계학을 떠받치는 일곱기둥 이야기 페이지에 정리했다.
골빈해커의 3분 딥러닝
베타리딩을 하고 추천사를 보내드렸다. 블로그 후기 참조.
빅데이터 마이닝
구매할때 까지만 해도 몰랐는데 스탠포드의 데이타 마이닝 강의 자료를 묶은 책이다. Goodreads의 평점이 최고점인건 그래서인듯. 부제에 ‘하둡’이 들어가는데 사실 하둡과 별 관련이 없는 책이다. 데이타 마이닝의 이론적인 부분과 실무가 적절히 어우러진 훌륭한 책이다. 다만 이 책 또한 번역이 만족스럽지 않다. 책 내용 중 관심있는 부분을 데이터 마이닝에서 정리한다.
미적분 7일만에 끝내기
미적분의 원리와 계산하는 방법을 처음부터 아주 자세히 소개한다. 공학에서 미적분은 빼놓을 수 없는 중요한 위상을 차지하는 바, 고교 수학을 포기한 분들은 반드시 읽어야 할 필독서. 원리 뿐만 아니라 계산하는 방법도 알려주는데, 계산을 컴퓨터에 맡기느라 계산하는 방법을 까먹은 분들에게도 추천.
DEEP LEARNING
요즘 GAN으로 가장 핫한 연구자 이언 굿펠로우의 딥러닝 교과서. 딥러닝의 기초부터 차근차근 설명하는 교과서에 가까운 책이지만 말 그대로 교과서 처럼 딱딱하고 다양한 수식을 수도 코드로만 제시하는 책이라 쉽게 보긴 힘들다. CLRS나 AIMA와 비슷한 부류의 교과서로 볼 수 있다.
알고리즘 행성 여행자들을 위한 안내서
독일의 CS 교수가 쓴 책이다. 미국책이나 입문서로 흔히 보는 일본책과 달리 독일 번역서라는 점이 매우 이색적이다. 오바마의 독일 방문 이야기등 다른 나라의 책에서는 볼 수 없었던 색다른 얘기들이 있다. 알고리즘을 어렵게 설명하지 않고 실생활과 연관된 소개가 주를 이룬다. 아래 『미래를 바꾼 아홉 가지 알고리즘』 과 매우 유사한 책이라 할 수 있다.
미래를 바꾼 아홉 가지 알고리즘
알고리즘의 구체적인 설명 보다 비유를 통해 원리를 깨닫도록 한 책. 공학도가 아닌 사람들에게 추천할 만한 책이다. 디피-헬만을 설명하기 위해 페인트 혼합 트릭을 설명한건 정말 독창적이다. 그러나 이미 해당 기술에 대해 어느 정도 이해가 있다면 지나친 비유가 오히려 헷갈릴 수 있으니 주의가 필요하다. 이외에도 패리티 체크, RSA, 압축, 데이터베이스 일관성, 인공지능 등에 대해 특유의 쉬운 설명으로 일반인들이 개념을 잡기 쉽도록 했다. 크리스 비숍이 서문을 작성했고, CLRS의 C도 추천사를 적었다. C의 책 『Algorithm Unlocked』 번역서 『알고리즘 비밀의 문을 열다』 에서 이 책을 추천하기도 한다. 인문학도도 쉽게 볼 수 있는 책이라 수능 지문에 여러번 발췌되었다는 얘기가 있다.
Introduction to Algorithms
번역에 나름 신경쓴 흔적이 엿보이나 여전히 번역이 좋지 않다. 특히 교수님들이 번역한 책은 혼자서 번역하지 않고 대학원생을 동원해 초벌 번역하다 보니 챕터마다 문체가 달라 혼란스럽다. 게다가 한 명의 교수가 아닌 여러명의 교수가 각각의 대학원생을 총 동원하다 보니 그야 말로 모든 챕터의 문체가 상이하다. 이런 책은 이 분야에 해박한 한 명이 같은 문체로 꾸준히 번역해야 하는데 해박한 사람은 혼자서 번역하는 경우가 없고, 혼자서 번역하는 경우엔 해박하지 못해 단어 선택이 엉망이다. 게다가 지나친 한글화는 여전히 이해를 어렵게 한다. 영어보다 한글이 더 어려운건 기술 번역서의 고질적인 문제점이기도 하다. 폰트 또한 옛날 책 느낌이 물씬 풍기는 고전적인 폰트라 가독성이 매우 떨어진다. 이미 책 내용은 문제가 안된다.
친절한 과학 그림책
일러스트가 정말 멋진 과학책. 그런데 설명에서 나름의 유머를 가미하고 있지만 실제 용어가 아닌 저자가 마음대로 만들어낸 용어라 오히려 혼란스럽다. 그러다보니 나중에는 글은 보지 않고 그림만 보게되는 부작용이 발생했다. 용어를 업계 용어로 좀만 더 도움이 되도록 했으면 어땠을까 하는 아쉬움이 있다. 일러스트 하나는 정말 끝내준다. 빌 게이츠가 추천하기도 했다.
알고리즘 비밀의 문을 열다
CLRS의 C가 적은 책. 첫 장 부터 CLRS 책 내용이 그대로 나와서 당황. 그러나 훨씬 얇고 유머를 섞은 문체가 덜 딱딱하다. 가볍게 읽으라고 하지만 정신 바짝 차리고 하나씩 다 따라 가보지 않으면 금방 멍해지는 책. 그림도 있긴 하나 대부분 글로 설명하다 보니 아래 “그림으로 개념을 이해하는” 만큼 쉬운건 아니다. 깊이 있게 들어가진 않고 소개와 수도 코드로 그치다 보니 읽는데 생각보다 오래 걸리진 않았다. 도서관에서 1시간 정도에 모두 읽음. 물론 정독한 건 아니고 뒷 부분 압축 알고리즘과 얼마전에 꼼꼼히 살펴본 RSA등은 개요만 보고 빠르게 넘어갔다. CLRS의 필수 요약본 느낌이다.
그림으로 개념을 이해하는 알고리즘
암호 수학
암호화 알고리즘에 대해 기초부터 차근차근 매우 쉽게 설명한 책. 남/녀 클럽 역할극을 통해 마지막 챕터인 RSA를 설명하기 위한 기초 수학을 차근차근 설명한다. 그리고 맨 마지막에 종합하여 RSA를 소개한다. RSA에 대해 어렴풋 하게만 알고 있었는데, 매우 쉬운 설명을 통해 원리에 대해 잘 이해하게 됨. RSA의 암호화, 복호화 알고리즘은 아래 책에서 직접 발췌.
모두의 알고리즘
여러가지 기본적인 알고리즘에 대해 파이썬으로 매우 쉽게 설명하고 풀이한 책. 알고리즘에 대해 전혀 모르는 초보자를 위한 책이다. 책 내용이 깊지 않으므로 알고리즘에 조금이나마 익숙하다면 건질 만한 내용은 별로 없다.
독과 약의 비밀
일본의 화학자가 적은 자연독, 합성독 등의 독극물 종류와 증상에 대해 소개한 책. 일본책 답게 어렵지 않게 일반인도 이해할 수 있도록 매우 쉽게 쓰여졌다. 가볍게 읽을 수 있는 책. 비록 내용은 무겁지만.
불멸의 이론: 베이즈 정리는 어떻게 250년 동안 불확실한 세상을 지배하였는가
베이즈룰의 탄생 과정을 시작부터 상세히 소개. 토마스 베이즈가 만들고 라플라스가 확립한 베이즈룰의 탄생을 역사적 사실을 기반으로 위인전 형태로 풀어나간다. 2차 세계 대전에서 앨런 튜링을 중심으로 한 베이즈의 활약, 반베이즈 주의자 피셔, 베이즈를 따랐던 그의 사위 조지 박스. 2차 세계 대전, 앨런 튜링 얘기도 나오고, 후반부엔 칼만 필터, 마르코프 체인, 깁스 샘플링, MCMC등이 나오는데 이게 뭔지 설명은 하지 않고 명칭만 얘기하고 역사만 얘기하다 보니 멍하게 읽게 된다. 이미 통계학과 베이지안에 대해 잘 알고 있다면 재밌게 역사를 살펴볼 수 있으나 그렇지 않다면 설명이 생략된 다양한 용어가 혼란스럽다.
코딩 인터뷰 퀘스천
코딩 인터뷰를 위한 예상 질문과 답변으로 구성. 알고리즘과 다양한 문제 해결 방법을 정리. Cracking the Coding Interview가 후반부 문제 풀이 중심으로 되어 있어 읽기가 쉽지 않은 반면 이 책은 설명이 보다 상세하고 문제 풀이도 책과 함께 나와 있어 읽기는 한결 수월하다.
은교
소설은 박범신 작가 본인의 욕망이 틀림없을 주인공 이적요의 갈망을 그야말로 집요하게 풀어냈고, 다소 어색한듯, 하지만 작가가 이적요와 동년배임을 고려해볼때(항상 젊어 보이는 모습이지만) 언뜻 이해되는 이적요의 행동에 공감하며 시간 가는줄 모르고 읽었다.
Learning Apache Thrift
Thrift를 왜 사용해야 하는지, 설치 방법까지 샘플까지 순서대로 튜토리얼 형식으로 정리한 책. 설치에 많은 부분을 할애하고 있고, 책에서 제시하는 샘플은 버전 문제인지 오류가 발생하여 결국 공식 사이트의 샘플을 따로 실습했다. 가볍게 읽어보고 넘어갈만한 책이다.
그림으로 배우는 Java Programming Language
이 책은 C++ 책 이후 1년 후에 출간되었는데 클래스 구현 샘플이 C++과 동일하다. 즉, 동일한 샘플을 Java로 재작성 한 셈. 그림은 완전히 동일하고 설명도 비슷하다. 코드만 Java로 조금 다를뿐. 별도로 비교 설명을 하진 않지만 C++ 책을 봤다면 Java와 어떤 부분이 다른지 재밌게 확인할 수 있다.
그림으로 배우는 C++ Basic Programming
일본책 답게 정말 쉽게 잘 정리되어 있다. 일본어를 한국어로 번역했을때 영어에 비해 이질감도 적고, 무엇보다 일본책 특유의 친절한 설명이 돋보인다.
The Nature of Software Development
론 제프리스의 책. 소프트웨어를 개발하는데 있어 실용적인 조언을 해주는 책인데, 지금은 일반적으로 통용되는 얘기들을 주로 하고 있고 실제 적용 사례등을 소개하는건 아니라 가볍게 점검하는 책이라 볼 수 있다. 항상 피처 중심의 잦은 배포를 하라고 얘기하는데 IT 업계를 선도하는 기업 대부분은 이미 그렇게 하고 있다. 아직 그렇게 하지 않는 또는 못하는 뒤쳐진 기업 및 개발자에게는 도움이 될 듯 하지만 대부분의 혁신적인 IT 기업에는 새롭게 도움이 될만한 내용은 없다.
Deep Learning with Keras
Keras를 다룬 첫 번째 책. 실용적인 내용으로 Keras를 잘 소개하고 있다.
Practical Machine Learning
책 내용이 괜찮아 보이는데도 이상하게도 평가가 거의 없는 책. Goodreads 댓글을 보고 그 이유를 알게 됐다. 인용 표시가 전혀 없고 모든 이미지가 출처 없이 무단 전제되고 있다고 지적. 실제로 보면 인터넷에서 많이 보던 이미지들이 출처 없이 무단으로 책에 등장한다. 문장 또한 어디선가 본 듯한 내용인데 인용 표기가 전혀 없다. 인도의 여성 데이타 사이언티스트가 적은 책인데 인도쪽에 좋은 문서가 많이 나오지만 당연히 여기도 편차가 좀 있는듯. 책 내용은 방대하나 대부분이 짜깁기이고 무엇보다 출처 표기가 없는게 가장 큰 문제다. 얼마전에 보니 번역서가 나온듯.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
평가가 매우 좋은책. 실제로 머신러닝 부터 딥러닝 까지 방대한 부분을 모두 아우르고 있다.
전문가를 위한 CSS3
flex
라는 훌륭한 display 모델의 발견.
아들은 아빠가 키워라
전통적 관점의 남녀 가치관이 무너지면서,
나약하고 무기력한 아들이 늘고 있다.
아들을 제대로 키우기 위해서는 아들에 대해 잘 알고 있어야 한다.
특이점이 온다
레이 커즈와일의 대표작. 2006년 출간 이후 지금까지 꾸준히 팔리고 있는 책이다. 번역서는 2007년에 1쇄를 찍은 후 지금 보는 책은 2016년 12월에 나온 10쇄. 기하급수적으로(exponential) 늘어나는 시점. 즉, 특이점이 온다는 하나의 주제를 꾸준히 얘기하고 있으며, 책 내용이 단순히 미래학 뿐만 아니라 컴퓨터 공학, 전자 공학, 기계 공학, 나노 공학등 이학/공학의 다양한 분야를 총 망라하고 있어 일반인은 책 전체 내용을 한 번에 이해하기 어렵다. 사실 공학 박사라 할지라도 컴퓨터 공학 박사가 전자 공학에도 해박하진 않기 때문에 다른 분야를 이해하기는 힘들다. 따라서 이 책은 공학 박사도 모두 이해하기 어렵다. 그러나 매우 어려운 이론을 설명하거나 복잡한 수식이 있는 책은 아니므로 레이가 얘기하는대로 편하게 읽고 넘어가도 무방하다. 책은 매우 두껍지만 방대한 내용일 뿐 일관된 주제로 여러 분야를 언급하고 있으므로 편하게 끝까지 넘어가도 좋다. 베스트 셀러라 많은 사람들이 읽었겠지만 너무 방대한 분야를 다루고 있어 아마 이 책 내용을 모두 이해하는 사람은 없을 것 같다. 그는 책에서 특이점이 오는 시기를 2045년 전후로 예상하고 있다.
일 잘하는 법, 마이크로소프트에서 배운다
기획, 마켓팅 부서에서 마이크로소프트가 90년대에 일하던 방식을 기술한 책. CD를 어떻게 팩키징해서 팔 것인가 같은 내용들이 있다. 원서는 1997년에 출간됐고 번역서도 2003년 1쇄후 절판된 책을 뒤늦게 읽었다. 저자 줄리빅의 이후 이력을 찾아봤으나 전혀 찾을 수 없었다. 마이크로소프트도 퇴사하고 아마도 이 책의 성공 이후 전업 주부의 역할로 돌아간게 아닌가 추측된다.
웹디자이너를 위한 CSS3
댄 시더홈의 CSS3 정리. 고급 테크닉을 알려주는 책은 아니고 깔끔하고 실용적으로 CSS3 기술 일부를 소개한다. CSS3의 새로운 기능은 별 도움이 안됐고 마지막 ‘마이크로 레이아웃’ 섹션이 큰 도움이 됐다. 그러나 그 또한 검색으로 쉽게 찾을 수 있는 내용이라 굳이 책으로 익힐 필요는 없다. 책 두께에 비해 18,000원으로 가격 또한 비싼 편이다.
LLVM Cookbook
LLVM을 이용한 toy language를 구축하는 튜토리얼 가이드. LLVM의 실제 사용법, 옵션등을 설명하며 구조나 원리에 대해 상세하게 설명하는 책은 아니다. 실제로 LLVM을 사용하는 언어를 만들어보려는 사람이 간단한 사용법을 익히기에는 좋아 보인다. 책 표지가 드래곤인데, 많은 분들이 유명한 컴파일러 책 드래곤 북을 얘기하며 이 때문에 드래곤을 표지로 했을거라고 지적한다. 그러나 이는 번역서에서 의도적으로 그렇게 한 것 같다. 원서는 Packt에서 나왔는데 표지가 드래곤이 아니다.
알고리즘 문제 해결 전략
다양한 문제를 실제로 C++로 풀이하는 예제가 담겨 있다. PC 없이 보면 이해하기 어렵고 하나씩 직접 따라해야 해서 책을 편하기 읽기는 어렵다. 1권은 그런 부분이 심하고, 2권은 문제 풀이보다 알고리즘 설명이 더 많아서 책 형태로는 좀 더 읽을만하다.
Introduction to Machine Learning with Python
저자인 Andreas C. Muller는 scikit-learn의 메인테이너다. scikit-learn에 대해서는 그 보다 더 잘 이해하고 있는 사람이 있을 수 없으며, 이 책 또한 머신러닝의 이론 보다는 철저히 실무 중심으로 활용 방안을 소개한다. 상세한 노트북 또한 인상적이며, 바로 실무에 적용하기에도 부족함이 없다.
비즈니스를 위한 데이터 과학
비지니스를 위한 책이라 수식이 거의 없고 시그마, 파이 조차 쓰지 않고 풀어서 쓰지만 코드가 전혀 없고 장황한 설명으로 가득해 이해하기는 오히려 더 쉽지 않은 책. 책 대부분의 내용은 머신러닝 위키 페이지에 각 주제별 적절한 영역에 직접 정리.
확률적 프로그래밍 기초 원리
나이브 베이즈에 대한 해설이 상세한 국내서. 책에 실린 쉽게 그린 그림이 인상적이다. 『Grokking Algorithims』 이후로 그림으로 쉽게 설명하는 책이 너무 좋다. 특히 알고리즘 처럼 글로 설명하기 힘든 내용들은 영상이나 그림으로 금방 설명이 된다.
밑바닥부터 시작하는 데이터 과학
데이터 과학의 여러 알고리즘을 직접 구현해본다. 각각의 알고리즘에 대한 설명은 최소화하고 구현에 집중하는 책이다. 역자들이 데이터 과학을 전공하는 분들이라 번역이 자연스럽다. 그러나 상세한 설명으로 가득한 책은 아니므로 통계학 자체를 이해하는 데는 적절치 않다.
Introduction to Information Retrieval
더 이상 부연 설명이 필요 없는 IR 업계의 교과서. 나는 이 책을 이해하고 싶어서 외울때까지 10번 넘게 반복해서 읽었다.
통계의 힘
통계학의 최강의 학문이라고 도발적으로 주장하는 일본인 저자의 책. 실제로 통계학을 이용한 문제 해결 사례를 다수 소개하며 흥미롭게 서술한다.
헬로 데이터 과학
“만약 나에게 문제 해결을 위해 한 시간이 주어진다면, 나는 55분 동안 문제에 대해 생각하고 5분 동안 해결책에 대해 생각하겠다.” - 아인슈타인
인공지능: 현대적 접근방식
파이썬 코드는 aima-python에서 제공한다. IIR 또는 CLRS와 비슷한 유형의 책으로 AI와 관련한 주요한 알고리즘을 집대성한 방대한 책이다. 번역서의 품질은 많이 아쉽다. 원문을 전혀 이해하지 못한채 직역에 가까운 책이라 오히려 원서보다 읽기가 더 힘들었다.
함께 일하고 싶은 팀장
원서의 제목은 『6 Habits of Highly Effective Bosses』 으로 6가지 습관에 대해 정리한 책이다. 스티븐 코비의 성공하는 사람들의 7가지 습관과 비슷한 정리 같기도 하다.
- 자신을 들여다 볼 줄 안다.
- 부하직원과의 공감대를 중요시한다.
- 인간관계의 황금률Golden Rule을 지킨다.
- 상대방의 입장이라면?
- 부하직원과 알맞은 선을 유지한다.
- 지혜롭게 비판한다.
- 직원들의 다양한 스타일에 적응한다.
2005년에 출판된 책으로 현 시점에 크게 색다르지 않으며 Y 이론 중심의 팀장 역할을 강조한다.
함수형 사고
다 읽었으나 핵심 내용이 거의 기억 나질 않는다. 여전히 절차적에 익숙하고, 직접 실습하며 읽은게 아니라 그런듯하다.
사용하는 언어의 주된 패러다임이 객체지향이라면, 모든 문제의 해법을 객체지향적으로 찾게 마련이다. 하지만 대부분의 현대 언어들은 다중 패러다임을 갖고 있다. 다시 말하자면, 이 언어들은 객체지향형, 메타객체형, 함수형 등의 패러다임을 다 지원한다. 문제에 적합한 패러다임을 사용하는 법을 배우는 것이 더 좋은 개발자로 진화하는 길 중의 하나이다.
p. 147
디츨러Terry Dietzler의 법칙
4세대 언어는 80%는 쉽게 만들지만 10%는 어렵고 10%는 불가능하다. 하지만 사용자는 항상 100%를 원하기 때문에, 이 프로젝트들은 결국 실패한다.
결국 모두 범용 언어로 회귀한다고 한다.
Building Machine Learning Systems with Python
첫 예제를 따라할때는 재미있었으나 이후에 이어지는 예제들은 이미 다른 곳에서 많이 봐왔던 주제들이라 굳이 따라하지 않았고, 점점 흥미를 잃어갔다. 후반에는 빠르게 읽고 넘어갔다.
마스터 알고리즘
머신러닝, 딥러닝의 역사와 내용을 일반인을 위해 가능한 쉽게 정리를 잘했다. 사실 저자의 마스터 알고리즘 연구는 그다지 기대되지 않는다. 하지만 적어도 이 책을 통해 정리한 머신러닝에 관한 다양한 사례와 인터뷰 내용들은 정말 좋았고 일반인 뿐만 아니라 머신러닝 연구자들이라도 한 번쯤 읽어볼만한 가치가 있는 책이라고 생각한다.
세계를 바꾼 17가지 방정식
제목을 ‘세상을 바꾼’으로 번역하는게 더 적절할듯 하다. 피타고라스 정리부터 현대의 방정식까지 흥미로운 수식과 다양한 역사가 등장한다. 수학 책이지만 수학 외에도 공학이나 경제학 등 수식이 등장하는 다양한 분야를 다뤄 흥미있게 읽을 수 있다. 하지만 모든 분야에 관심을 갖기란 사실상 어려운 일이고, 내 경우 관심있는 주제별로 상세히 읽고 수학에 내용을 정리했다.
Last Modified: 2021/06/08 13:03:45