이 책을 만난 건 좋은 인연이다. 무엇보다, 매년 수백만 권이 쏟아져 나오는 와중에 여러분은 이 책을 읽고 있다. 몇몇 기계 학습 알고리즘이 여러분을 이 책으로 이끄는 중요한 역할을 했을 수도 있다. 그리고 여러분이 방법(how)과 이유(why)를 좀 더 이해하고자 한다는 사실에 우리 저자들은 행복하다.
이 책은 대부분 방법에 대해 다룬다. 기계 학습 알고리즘을 최대로 활용하려면 데이터를 어떻게 다뤄야 할까? 문제에 즉시 적용할 수 있는 적합한 알고리즘을 어떻게 선택할 수 있을까?
가끔은 이유도 다룬다. 왜 정확하게 측정하는 일이 중요한가? 주어진 상황에서 왜 어떤 알고리즘은 다른 알고리즘보다 나은 성능을 내는가?
이 분야에서 전문가가 되려면 배워야 할 내용이 무척 많다. 여기서 다루는 '어떻게'와 '왜'는 그중 일부일 뿐이지만, 궁극에는 이 혼합이 여러분을 가능한 한 빨리 전문가로 만드는 밑거름이 되길 바란다.
