이 책은 머신러닝 개념을 이용하여 여러 주제를 다루고 있다. 머신러닝에서 머신은 컴퓨터, 그리고 러닝은 컴퓨터가 학습하는 것을 의미한다. 학습은 경험이라는 자료를 시스템적으로 이해하고 다루는 절차이다. 예컨대 코로나 발병 예측 모형을 개발하여 어느 지역의 발병률을 예측한다고 하자. 과거 경험인 자료에 근거하여 발병 여부를 얼마나 정확하게 예측하는가가 모형의 과업이다. 예측력이 좋아질수록 모형의 성능이 향상되고 따라서 성공적으로 배우고 있다고 볼 수 있다.

본서는 머신러닝 이해을 위해 R과 파이썬(Python)을 함께 소개한다. 두 언어는 모두 우아한 문법, 인터프리팅 환경, 동적인 결과를 제공한다. 그리고 머신러닝 같은 자료 분석에서 일어나는 반복 작업을 신속하고 손쉽게 처리해 준다. 두 언어의 학습은 새로운 경험을 주면서 연구 능력을 한 단계 더 높여줄 것이다.