모든 길은 인공 지능으로 통하는 시대가 도래했습니다. 머지않은 미래에는 인공 지능을 잘 활용하는 사람들이 그렇지 않은 사람들을 대체하게 될 것입니다. 인공 지능과 함께 일하는 시대에 인공 지능이 만든 결과를 얼마나 믿을 수 있을까? 어떻게 하면 인공 지능을 더 강력하면서 나에게 맞는 도구로 만들 수 있을까? 이 물음에 대한 답을 얻으려면 데이터 중심의 기계 학습에 대한 이해가 중요하고 이 책은 바로 그 해답을 제공합니다. 일반적인 인공 지능 활용을 넘어 진정한 전문가가 되기를 원하는 분들이라면 이 책의 일독을 적극 권합니다.
- 하정우, 네이버 클라우드 AI Innovation 센터장

인공 지능은 수많은 개념들이 복잡하게 얽혀 있어서 단편적으로 이해하거나 잘못 이해하는 경우가 많습니다. 그런 분들께 이 책은 자상한 비서 역할을 할 것입니다. 핵심 개념들을 딱딱하지 않고 재미있게 풀어내어 전체 큰 흐름을 이해하면서 개념을 정립하게 도와 줍니다. 과거 면접관으로 참여하여 인재를 구분하기 위한 질문을 선별할 때 저자의 통찰을 참고한 경우가 많았습니다. 여러분도 이 책을 통해 핵심 개념을 명확히 갖춘 통찰력 있는 인재가 되길 바랍니다.
- 임준호, LG에너지솔루션 AI빅데이터그룹 AI기술팀 리더

이 책은 저자의 뛰어난 전문성과 삶에 대한 여유가 자연스럽게 배어 있습니다. 십 년 넘는 기간 동안 네이버, 현대자동차에서 진행한 다양한 프로젝트 경험이 녹아 있고, 어려운 기술도 저자 특유의 은유와 촌철살인의 비유를 곁들여 설명하고 있어서 독자들은 단순한 기술 지식 이상의 것을 얻을 수 있습니다. 이 책은 컴퓨터 비전 분야와 기계 학습에 관심 있는 모든 이에게 필독서가 될 것입니다.
- 김준석, 한화생명 AI실 상무

AI 프로젝트를 진행하다 보면 늘 이런 고민이 생깁니다.
"왜 우리는 항상 남이 만들어 놓은 기술에 의존해야 하지?"
"우리 문제는 우리 방식으로 풀 수 없는 걸까?"
이 질문은 단순히 기술적인 목마름이 아니라, 진짜 문제 해결자로 성장하고 싶은 모든 AI 엔지니어에게 던져진 숙제입니다. 우리는 캐글(Kaggle) 대회에서 점수를 올리려는 게 아니라, 현업의 복잡한 문제를 풀어야 합니다. 하지만 현실은 최신 논문을 재현하거나 빅테크가 제공하는 툴로 문제를 해결하는 데 그치고 있죠.
《머신 러닝 마스터 클래스》는 그런 갈증에 대한 해답을 제시합니다. 단순히 기술적인 스킬이나 최신 트렌드를 나열하는 책이 아닙니다. 문제를 정의하고, 본질을 이해하고, 창의적으로 해결하는 방법을 알려 주는 책입니다. EMD를 써야 하는 이유, 고차원 공간에서 불필요한 거리 계산으로 싸우지 말아야 하는 이유, Log Likelihood나 크로스 엔트로피의 근본적 의미 등, 수식과 알고리즘의 ‘이유’를 짚어 줍니다.
이 책은 한 번 읽고 끝나는 책이 아닙니다. 한 번 읽고 생각하고, 다시 읽으면서 새롭게 깨달음을 얻을 수 있는 책입니다. 그 과정에서 여러분은 단순한 코더가 아닌 문제 해결자로 성장할 것입니다.
특히 주니어 엔지니어에게 강력히 추천합니다. 단순히 기술을 따라 하는 수준에서 벗어나 자신만의 방식으로 문제를 풀어 가는 진짜 엔지니어로 성장하고 싶다면, 이 책을 반드시 읽어 보세요. 다 읽고 나면 문제 해결에 대해 근본적인 원인들을 고민하고 있는 자신을 발견하게 될 것입니다.
- 박근한, 현대자동차 ICT본부 머신러닝랩 상무