전 세계를 강타한 알파고 쇼크와 제4차 산업혁명의 이슈로 인해 인공지능과 머신러닝(기계학습)에 대한 관심의 규모는 날로 폭발하고 있다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 아마존 등 거대 기업들은 앞 다투어 머신러닝에 많은 돈을 투자하고 있으며 최고의 머신러닝 전문가들을 중심으로 인하우스팀을 꾸리고 연구·개발에 전폭적인 지원을 아끼지 않는 등 분야 선점에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 이런 정세에 맞춰 머신러닝은 무엇이며 왜 모든 글로벌 기업들이 그토록 ‘머신러닝’에 기대를 하고 있는지, 떠오르는 이 기술을 향후 어떻게 그리고 어떤 분야에 도입하고 활용해나가야 하는지에 대한 논의가 활발해지고 있다.

최고의 머신러닝 입문서로 평가받는 《마스터 알고리즘》은 데이터 과학 분야의 최고 영예인 SIGKDD 혁신상을 2년 연속 수상한 세계 최고의 머신러닝 분야 전문가 페드로 도밍고스가 쓴 책이다. 인공지능과 머신러닝의 탄생부터 어떻게 기계들이 스스로 학습할 수 있게 되었는지를 밝히고 나아가 이 기술이 우리의 미래를 얼마나 경이롭게 바꿔놓을지 생생하게 보여준다.

들어가는 말

제1장 머신러닝의 혁명이 시작됐다
머신러닝은 무엇인가 / 최고의 기업들이 머신러닝을 채택하는 이유 / 머신러닝이 과학을 혁신한다 / 국가의 운명을 바꾼다 / 지상 전쟁에 한 명, 가상 전쟁에 두 명 / 우리는 어디로 향하는가

제2장 마스터 알고리즘은 어떻게 탄생하는가
신경과학에서 / 진화론에서 / 물리학에서 / 통계학에서 / 컴퓨터 과학에서 / 머신러닝 vs 지식공학 / 머신러닝 vs 인지 과학 / 머신러닝 vs 머신러닝 실행자 / 마스터 알고리즘은 당신에게 무엇을 주는가 / 또 다른 만물 이론이 될 것인가 / 본선에 진출하지 못하는 후보들 / 머신러닝의 다섯 종족

제3장 흄이 제기한 귀납의 문제 _기호주의자의 머신러닝
데이트를 할 수 있을까, 없을까 / ‘세상에 공짜는 없다’라는 정리 / 지식 펌프에 마중물 붓기 / 세상을 다스리는 법 / 무지와 환상 사이 / 당신이 믿을 만한 정확도 / 귀납법은 연역법의 역이다 / 암 치료법 학습하기 / 스무고개 놀이 / 기호주의자의 믿음

제4장 우리 두뇌는 어떻게 학습하는가 _연결주의자의 머신러닝
퍼셉트론의 성장과 쇠퇴 / 물리학자가 유리로 두뇌를 만들다 / 세상에서 가장 중요한 곡선 / 초공간에서 등산하기 / 퍼셉트론의 복수 / 세포의 완전한 모형 / 두뇌 속으로 더 깊이 들어가기

제5장 진화, 자연의 학습 알고리즘 _진화주의자의 머신러닝
다윈의 알고리즘 / 탐험과 개발 사이의 딜레마 / 최적 프로그램의 생존 / 성의 임무는 무엇인가 / 자연에서 ‘학습’을 배우는 두 종족 / 가장 빨리 학습하는 자가 승리한다

제6장 베이즈 사제의 성당에서 _베이즈주의자의 머신러닝
세상을 움직이는 정리 / 모든 모형은 틀리지만 그중에는 유용한 모형도 있다 / 예브게니 오네긴에서 시리까지 / 모든 것은 연결되어 있다, 직접 연결되지는 않지만 / 추론 문제 / 베이즈 방식 학습하기 / 마르코프가 증거를 평가한다 / 논리와 확률이라는 불행한 짝

제7장 당신을 닮은 것이 당신이다 _유추주의자의 머신러닝
할 수 있으면 비슷한 점을 찾아봐 / 차원의 저주 / 평면 위의 뱀들 / 사다리 오르기 / 기호주의 vs 유추주의

제8장 선생님 없이 배우기
같은 종류끼리 모으기 / 데이터의 모양 발견하기 / 보상과 처벌 그리고 강화 학습 / 자꾸 연습하면 아주 잘하게 된다 / 연관 짓기 배우기

제9장 마스터 알고리즘을 위한 마지막 퍼즐 조각
여러 가지 학습 알고리즘을 어떻게 통합할 것인가 / 궁극의 학습 알고리즘 / 마르코프 논리 네트워크 / 흄에서 가사 로봇까지 / 지구 규모의 머신러닝 / 의사가 지금 당신을 진찰할 것이다

제10장 이것이 머신러닝이 펼치는 세상이다
섹스, 거짓말 그리고 머신러닝 / 디지털 거울 / 디지털 모형들의 사교 생활 / 공유할 것인가 공유하지 않을 것인가, 그리고 어디에서 어떻게? / 신경망이 내 일자리를 빼앗는다 / 전쟁터에서 인간이 싸우지 않는다 / 구글+마스터 알고리즘=스카이넷? / 진화, 두 번째 막이 시작됐다

맺는말
감사의 말
감수의 글
더 읽을거리
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