머신 러닝에 관심내지는 호기심을 가지게 된 것은 바로 2016년 상반기 세기적인 승부로 기록된 이세돌 프로기사와 알파고와의 한 판 대결이었다. 그 당시 필자의 코딩 실력이란 컴퓨터 학원에서 배우는 수준 정도의 아두이노 C/C++ 정도였다면 믿을 수 있을까? 물론 1980년대에 전문적인 포트란 코딩을 해본 경험이 있는 정도였으며 90년대 중반 윈도우즈 PC가 출현할 때쯤 사용해 본 Qbasic 까지가 필자가 아는 컴퓨터 코딩의 전부였으며 요즈음 기준으로 보면 컴맹에 해당한다.

하지만 머신 러닝이란 분야가 꼭 IT 전공자만이 하는 그런 분야는 아닐 것이다. IT 학과로 입학해 체계적으로 배울 수도 있겠지만 반드시 IT 전공이 아니더라도 제대로 지침을 잡아서 공부하면 되는 것이 아닐까 한다.

1957년애 퍼셉트론을 처음 세상에 내놓은 Rosenblatt 만 해도 미래의 인공지능의 필수요소로서 머신 러닝에 classification 능력을 부여하기 위해 생체 뉴론을 연구하였고 포토 센서와 컴퓨터를 이용한 뉴럴 네트워크를 바탕으로 한 퍼셉트론으로 머신 러닝 시대를 열었다. 그로부터 많은 세월이 흘러 지금은 2021년을 경과하고 있지만 누구나 마찬가지로 어떠한 원리로 사람이 학습하듯이 컴퓨터가 학습하는가 하는 의문을 가지게 마련이다. 여기서 부터가 머신 러닝을 공부하고자 하는 출발점이 될 것이며 그 의문의 단서를 이 책을 통해서 찾아보고자 한다. 과거 60년간 거의 3세대에 걸쳐 머신 러닝은 여러 가지 우여곡절로 인해서 아주 더디게 발전해 왔으므로 지금 공부를 시작해도 입문 경계까지는 곧 쉽게 도달 할 수 있다고 보는데 본서가 그 일부 역할을 했으면 하는 기대이다.