한빛출판네트워크

최근 가장 화두가 되고 있는 머신러닝과 그 활용 텐서플로를 접할 수 있는 책이 출간 되었다. 정석대로 파이썬에 이론수업을 겸비하고 차근차근 과정을 밝아갈 수도 있겠지만 목적에 따라서는 딱 필요한 부분만의 이해와 습득이 필요 할 것이다. 그런면에서 여러모로 도움이 된다. 그렇다고 기본을 다루지 않는다는 것은 아니다. 딥러닝이라는 키워드로 무수한 책을 구매하거나 도서관을 통헤 접해 보았다. 이 책도 동일한 목적의 선상이다. 1. 머신러닝 딥러닝의 도래와 시대점령 기술의 양상이 달라지고 있다. 설계와 로직 공식의 함수화 그리고 나머지는 머신에게 넘긴다는 것이다. 개발자라는 정의가 새로와진다는 것이다. 그렇다고 대체의 의미는 아니지만 중심은 바뀔 것이다. 2.엔진의 이해 텐서플로,파이토치 등 엔진이라고 해야 할지 툴이라고 해야할지 결국은 몇줄 코딩하지 않더라도 구현이 용이하다. 구글은 colab이라는 gpu개발 환경도 서포트하기도 한다. 3.알고리즘과 신경망 기존에는 프로그램의 특징에 맞추어 갔다면 이제는 구현하고자하는 알고리즘, 데이터, 학습,검증이 더 중요하다. 무엇보다 신경망은 또 다른 접근법이다. 책을 통해 기본적인 머신러닝 딥러닝 기법들을 접하게 된다. 한빛미디어 모바일에서 작성하니 사진 첨부가 되지 않아서 사진을 첨부하여 설명한 브런치도 함께 링크로 달아본다. https://brunch.co.kr/@younghurckc/1495 텐서플로와 머신러닝 주제로 따지자면 여러권이 필요 할 것이다. 그래서 한 권으로 충분라다. 일거 양득이라고 표현하고 싶다.

나는 한빛미디어의 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 이라는 책을 통해서 '텐서플로우'를 처음 접하게 되었다. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 이라는 책은 처음 딥러닝을 입문하는 사람들에게 간단 명료하게 꼭 알아야 하는 것들만 콕콕 찝어서 친근하게 설명해주는 책이었다. 한빛미디어에서 나오는 딥러닝 관련 서적들은 실무자 중심으로 상세한 설명과 코드를 제공하기 때문에 파이썬을 이용하는 딥러닝 개발자들에게 매력적으로 다가오는 것 같다. 

그래서 이번에는 '텐서플로'에 초점을 맞춘 '텐서플로를 활용한 머신러닝' 이라는 책에 대해서 리뷰를 하고자 한다. 

이번 2019년 2월에 출간된 텐서플로를 활용한 머신러닝 이라는 책은 딥러닝 책 대가인 한빛미디어에서 출판되었다. 책은 총 세 부분으로 구성되어 있다. 

• 머신러닝 및 텐서플로우 개념
• 핵심 학습 알고리즘
• 신경망 패러다임

머신러닝에 대한 개념이 어느 정도 탑재 되어 있고, 텐서플로우를 이용하여 딥러닝 알고리즘을 설계하고자 하는 개발자에게 적격인 책이다. 딥러닝 책이라면 제일 기본 사항인 소스코드는 깃허브에 있으며, 제일 매력적인 점은 이 소스코드는 최신 버전으로 지속적으로 업데이트 될 것 이라고 한다. 책을 들여다보면서 이슈사항이 생기면 깃에 올려봐야겠다. 책에 대한 소스코드 내용을 지속적으로 신경쓰고, 깃에 풀 요청을 하거나 새로운 이슈를 올리라고 써놨는데 이 점에서 독자들과 소통하려는 점이 굉장히 마음에 든다. 마치 액티브한 개발자와 커뮤니티를 공유하는 느낌이랄까.

머신러닝의 기초 개념에서 가장 중요한 것은 '블랙박스' 라고 생각한다. 전통적인 프로그래밍은 입력값에 대해 정해진 출력값을 가지게 되는데, 반면 머신러닝은 입력값과 출력값 간의 관계가 명확히 이해되지 않는 상황에서의 문제들을 해결 할 수 있다. 사람이 풀 수 없는 문제들을 머신러닝은 이전의 경험으로부터 학습하여 미래의 상황을 풀어 낼 수도 있다는 것을 의미하게 된다. 

다음 그림과 같이 머신러닝이 문제를 해결하는 방법은 만족스러운 결과를 얻을 때까지 블랙박스의 파라미터를 튜닝해나가는 과정이라고 할 수 있다. 이 책에서는 독자들의 설명을 돋우기 위해서 필요한 최소한의 그림만 명료하게 나타낸 것이 특징이다. 그래서 머신러닝 및 텐서플로에 관한 정보를 더 많은 정보를 텍스트로 얻되, 도식 설명이 필요한 내용에 대해서는 그림을 통해서 이해를 돕고 있다. 

또한, 텐서플로를 활용한 머신러닝 책에서는 이전의 다른 책에서는 볼 수 없었던 연습문제들이 등장한다. 사실, 이전의 머신러닝 혹은 딥러닝 책들은 관련 내용을 설명하기에 급급했던 느낌이라면, 이 책은 순조롭고 여유롭게 개념을 설명하고 있다는 느낌을 받았다. 아래 사진처럼 각 장의 연습문제를 둠으로써 독자들이 머신러닝 및 텐서플로 개념을 읽는 것에 그치지 않고 '이해' 할 수 있도록 하였다. 이러한 연습문제 형식은 '수학익힘책' 과 같은 느낌을 준다. 이 책의 별명을 '머신러닝익힘책' 이라고 해도 좋을 것 같다. 

이 책이 가진 장점은 정리해보면 다음과 같다. 

• 독자와 소통가능한 깃 허브 운영 및 소스코드 최신 버전 관리 
• 독자들의 깊은 이해를 돕기 위한 설명과 간단 명료한 그림
• '머신러닝 익힘책' 느낌을 주는 연습문제
• 성능 개선을 위한 팁 수록
• 텐서플로를 활용하기 위한 입문서

텐서플로를 활용한 머신러닝 책은 텐서플로를 이용하여 딥러닝 프레임워크를 작성하고자 하는 초급-중급 개발자에게 적합한 입문서 인 것 같다. 그림으로 쉽게 개념을 익힐 수 있어서 좋고, 연습문제를 풀어 나가며 실제 동작하는 예제들을 실행해보면서 텐서플로 및 머신러닝에 대한 개념을 처음부터 설계 할 수 있는 책이다.  텐서플로에 입문하는 개발자라면 추천하고 싶은 책이다. 

IT와 관련 된 기사를 찾아 보면 머신러닝, 딥러닝에 대한 얘기를 빼 놓을 수 없는 시대에 살고 있다. 4차산업혁명과 더불어 가장 많이 언급 되는 AI 기술의 구체화 된 기술로 그 위상을 높여가며 제대로 자리를 잡아 가고 있는 머신러닝과 딥러닝에 대한 관심이 작년 부터 커져 가기 시작했고, 자연스레 딥러닝 프레임워크의 절대 군주로 군림하고 있는 텐서플로우에 대한 흥미가 나날이 점증 되었다. 머신러닝과 딥러닝에 대한 관심과 흥미는 계속 커져갔지만 막상 무엇부터 해야할지, 어떻게 시작해야할지 막막하기만 했다. 수알못인 내가 머신러닝과 딥러닝을 어떻게 공부해야 할지 부터 막막했고, 수식이 난무하는 도서를 접하면 자연스레 머신러닝과 딥러닝에 대한 흥미가 반감 되어 버릴 것 같은 생각에 지레 시작 조차 하기에 앞서 지레 겁을 먹고 있는 건 아닌가 하는 회의가 들었다. 그렇게 시간이 흘러 시작할 엄두를 갖지 못 한 채 해가 바뀌었고 텐서플로우와 딥러닝에 대한 관심은 이전에 비해 급격히 줄어 들어 버렸다. 그러다 한빛 미디어의 '나는 리뷰어' 이벤트에 응모하게 되었고 운이 좋게도 당첨 되어 머신러닝에 관련 된 도서를 제공 받게 되었다. 텐서플로우와 딥러닝을 공부하라는 신의 계시였을까? 딥러닝에 대한 겁은 저리 치우고 책을 잡고 무작정 부딪쳐 보기로 했다. 

책 겉표지에 자리 잡고 있는, 두 볼짝이 발그레한 신사의 표정이 참으로 인상적이다. 더불어 패션 센스도 좋아 보인다. 

각설하고 이 책은 머신러닝/딥러닝을 향한 여정을 텐서플로우와 함께 한다. 현재 텐서플로우는 파이썬과 C++, Javascript에 대한 API 를 제공하고 있는데, 텐서플로우에 대한 내용을 담고 있는 웬만한 서적은 파이썬을 기반으로 내용이 구성 되어 있는 형태가 보편적이다. 이 책 역시 파이썬 기반의 텐서플로우로 내용이 전개 된다. 그렇기 때문에 이 책을 통해 텐서플로우를 공부하고자 한다면 당연히 파이썬에 대한 기본 문법 지식은 필수이고 기본적인 프로그래밍 활용 능력이 선행 되어 있어야 책을 읽고 실습하기에 수월하리라. 

파이썬 코드와 텐서플로우를 통해 머신러닝/딥러닝에 대한 주요 개념이 구현 되지만, 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 이해하는 것이 선행되어야 하기 때문에 이 책은 도입부에서 머신러닝/딥러닝에 대한 기초 개념을 쉬운 표현과 그림을 통해 큰 흐름을 이해할 수 있게 돕고 있다. 또한 책 중간 중간에 연습문제를 구성하여 개념을 제대로 이해하고 있는지 묻고 있으며 연습문제에 대한 저자의 해답까지 함께 제공 되고 있어 여러모로 도움이 많이 된다. 

챕터의 마지막 장은 요약으로 마무리 되는데, 이 요약을 통해 챕터의 내용이 깔끔하게 정리 된다.

책 도입부를 벗어 나면 본격적으로 텐서플로우 기초학습이 진행 되는데, 이 챕터에서는 텐서플로우의 모든 문법을 다루고 있지는 않지만 앞으로 전개 될 챕터들의 내용을 실습하는데에 있어 가장 최소한으로 필요한 문법들을 다루고 있기 때문에 추가적으로 텐서플로우의 문법에 대한 궁금증이 생기거나 이해가 어려운 부분은 텐서플로우 공식 문서를 통해 해결해야 하리라.

텐서플로우의 기초학습을 마치면 드디어 머신러닝/딥러닝의 핵심 학습 알고리즘과 조우하게 된다. 선형회귀, 데이터의 분류, 자동화 된 데이터 군집, 은닉 마르코프 모델 등의 개념들과 마주하게 되는데 책의 부제인 '그림으로 쉽게 개념부터 익히는 머신러닝, 딥러닝 입문서'라는 표현이 명시하고 있듯이 다양한 그림과 저자의 상세한 설명, 무엇보다 군더더기 없는 번역이 하모니를 이루게 되어 해당 개념들을 이해하는데 상당히 많은 도움이 되었다. 

핵심 학습 알고리즘에 대한 이해가 어느 정도 뒷받침 되면 이윽고 신경망 패러다임 파트에서 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티 등에 대한 내용이 전개 되는데, 뒤로 갈수로 해당 개념에 대한 이해가 어려워 지는 건 사실이다. 그럼에도 불구하고 전체적인 개념의 흐름을 이해하는데에는 큰 무리가 없었다. 책 내용을 한 번 쓱 읽고 단번에 이해한다면 천재 아니겠는가? 이 책은 당연히 추후에도 여러 차례 복습을 통해 자주 만나야 하기 때문에  책상에 고이 모셔 두어야 한다.  

머신러닝/딥러닝에 대한 두려움이 커서 시작을 망설이고 있다면, 이 책과 함께 머신러닝/딥러닝에 대한 여정의 첫 발을 내딛어 보는 게 어떨까? 아 물론, 텐서 플로우도 함께 말이다. 

P.S : 
본 도서는 한빛미디어 '나는 리뷰어' 이벤트에 당첨 되어 제공 받은 도서를 바탕으로 작성된 후기입니다.

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 4월 이벤트 당첨 도서 리뷰입니다.

올해 대학을 졸업하고 취업을 했지만, 약간의 공부욕심은 남아있다.

배우고 싶은게 너무 많았고 궁금한게 너무 많이 남았기 때문이다.

하지만 이 핑계 저 핑계로 지나온 시간, 이젠 미래가 아닌 지금에 집중해야 할 때.

그래서 JAVA나 열심히 하자는 생각으로 살고 있었는데, 이런 기회가 찾아왔다.

경험은 많지 않지만 대학시절 간단하게 접해본 '머신러닝'

요즘 컴퓨터 관련 학과에 가는 친구들에게 약간 부러움을 느끼는것은,

프로그래밍 언어(C, JAVA)와 DB 활용만 하면 만사 OK 일 것 같던 예전과는 달리

4차 산업혁명이라는 시대의 물결을 타고 다양한 '학문'을 공부 할 수 있다는것...

부럽지만... 이미 지나온것 후회보다는 지금 할수있는 일을 하고자 돌아다니다 보니

좋은 기회가 찾아왔다.

사실 매우 귀찮은 일임에는 틀림없다.

좋은 책 무료로 받고 배우고 싶었던 서적을 받아서 기분이 좋은것도 있지만,

주말엔 쉬어야지 하면서 책을 들여다보고 있는게 약간 씁쓸하기도 하다.

뭐 잡담은 이만하고, 이제 본격적으로 리뷰를 시작해보자!

찰리채플린 같은 아저씨가 서 있다.

뭔가... 있어보인다! 하면서 택배를 받고 나니 새로운 책을 읽을 생각에 두근두근 한다.

공짜로 책을 주는건 좋은데... 새 책이 찢어지고 찌그러져 있으면 맴찢....

우선 간단히 전체적으로 책을 둘러보니 느껴지는 장점은 다음과 같다.

1. 머신러닝에 대한 간단한 잡담

2. 현실과 컴퓨터의 처리방식을 비교하며 설명

3. 말만 주구장창 늘어놓는 이론서적이 아닌 실습위주의 서적

4. 코드에 상세한 주석이 달려있어 쉽게(는 아닌것 같지만?) 이해 가능

5. 따로 텐서플로 설치방법을 나눠놔서 시간들여 찾아 볼 필요가 없음

컴퓨터 관련 대학을 나온 사람이라면 잘 알겠지만 IT 서적이 이론으로 가득 차 있다면,

아주 좋은 수면제(?) 가 될 가능성이 높지만, 실습 위주로 하나씩 따라해 볼 수 있다면

뭘 하는건진 몰라도 따라하다 익숙해지고, 익숙해지면 다시 볼 여유가 생기고

여유가 생기면 추가적으로 이것저것 해 볼 용기가 생긴다는것!

오랜 시간 공을 들여 머신러닝에 관해 학습 해 본것은 아니지만,

짧은시간 머신러닝에 대해 학습해 본 바로는 이 서적은 상당히 알찬 구성을 갖고 있다.

물론 초보자가 접하면 꾸벅꾸벅 졸 가능성이 높지만...

본인이 생각하는 알찬 구성의 몇가지를 보면,

첫번째 - 연습문제를 통한 독자와의 소통(?)

왜 이름을 연습문제라고 했는지는 모르겠다 '생각해보기(?)' 같은 명칭이 더 어울리지 않을까 싶은데...

독자에게 '로봇이 사람처럼 이해하기 위해선 어떻게 해야하는가'에 대해 질문을 던지고 해답을 준다.

예를들면, 로봇에게 옷을 개는 법을 가르치고 있습니다. 로봇의 시각 센서가 테이블에 놓인 티셔츠를 보고 있는데,

다른 옷들과 구분되도록 하고 싶다. 어떻게 해야하는가(줄임) 와 같은 질문을 통해 독자에게 생각을 유도하고,

옷의 가로, 세로 길이 X, Y축 점수와 관련이 있고

옷의 색상, 질감, 재료 등과는 직접적인 연관이 없다. 라고 해답을 주고있다.

우리는 당연하게 생각하는것을 로봇이 이해하기 위해선

갓난아이에게 설명하듯 필요한 준비물을 주어야 한다는 것을 알려준다.

두번째 - 코드에 삽입되어있는 설명(주석)

보통 IT 서적은 (본인이 겪어봤을때) 코드 따로, 설명 따로 구성이 많았다.

하지만 보기좋게 위 사진처럼 코드 옆에 바로 설명이 달려있으면 얼마나 감사한지 모른다(주석의 중요성!)!

대학을 다니면서 느낀것은 어떤 문제에 대해 '혼자' 뚝딱 만드는것보단 후배들에게,

초심자들에게 '잘' 설명 해줄 수 있는 사람이 가장 훌륭한 사람이라는 것이다.

물론 혼자 잘하는것도 중요하지만, 혼자 회사차려서 혼자 개발하고 벌어먹고 살것이 아니라면

소통은 중요한 무기가 되고, 쉽게 설명할 수 있는 능력 또한 굉장한 무기가 된다.

때문에 주석의 중요성은 말하지 않아도 모든이의 덕목이 되어야 한다(뭐래는겨?)

간략하게 이 서적의 알찬 구성에 대해 이야기 해 보았다.

사실 한번 쭉 훑어보고, 다시 읽어보고 있지만 본격적으로 실습에 들어가는 부분부터는 무슨 말인지 잘 모르겠다 ㅠㅠ

시간을 들여 여러번 봐야 하는 서적임에 틀림없다...

일단 머신러닝을 하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요하다(텐서플로를 활용한다는 가정하에).

1. 파이썬 기초 상식

2. 수학적인 상식(벡터, 미분, 적분 등)

3. 다양하게 볼 줄 아는 시각(옵션?)

처음 보는 사람들이 그냥 시작 할 수 있는 분야가 아니다.

약간이 아닌 많은 준비가 필요하고, 오랜 시간에 걸쳐서 학문을 연구해야 한다.

이해가 가지 않는다고 외우던 시절의 학문과는 다르다.

갓난아기에게 어떤 사물의 본질과 행동에 대해 설명해서 이해시켜야 하듯,

0과 1로 구성된 컴퓨터에게 '설명'을 해야 한다.

4차 산업혁명이라는 시대에 들어서면서 중요한 분야 중 하나로 손꼽히는 '러닝' 분야,

이 학문을 연구하고, 한번쯤은 이 분야를 접해본 컴퓨터 학도가 좀 더 심도깊은 이해를 위한다면

이 서적을 한번 읽어볼 것을 추천한다.