독자리뷰
케라스가 선물하는 인공지능 종합선물세트
moo***
2022-04-23
케라스로 구현하는 딥러닝
복잡한 수식 없이 실무에 적용할 수 있는 실용적인 예제로 다양한 딥러닝 모델(ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET, RL, QAI)을 배우는 도서이다.
- 저자 : 김성진(코딩셰프)
- 출간 : 2022-04-01
이번에 읽은 책은 "케라스로 구현하는 딥러닝"이라는 책입니다. 인공지능을 개발하기 위한 프레임워크로 텐서플로와 파이토치를 대표로 들 수 있고, 텐서플로를 기반으로 상위에서 인공지능을 좀 더 용이하게 개발할 수 있는 라이브러리로 제공하고 있는 것이 케라스로 알려져 있습니다. 이 책의 작가는 프로그래밍과 평생을 함께 해온 분인 것 같습니다. 프로그래밍으로 대상 수상, 박사 학위를 수여하고, 회사에서 일하고, 이후 인공지능 분야로 박사후연구원으로도 활동하신 분입니다. 현재는 케라스 관련 커뮤니티를 운영하시는 상황이니 프로그래밍 역량과 인공지능의 전문성이 합쳐져 시너지 효과를 내는 결과물로 이 책이 나온 것이 아닐까 짐작할 수 있습니다.
이 책은 딥러닝이라는 분야에 조금 관심이 있다면 들었을만한 여러 가지 인공지능 기술들을 구현한 내용을 다루고 있습니다. ANN(인공신경망)으로부터 시작해서 DNN(심층 신경망), CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), AE(오토 인코더), GAN(생성적 적대 신경망), UNET 등의 기술을 케라스를 이용해서 구현하고, 코드의 세부적인 해설들을 소개합니다. 케라스는 텐서플로를 기반으로 추상화되어 있어서 외부로 표출하지 않은 기능은 다루기가 쉽지 않은데, 이 부분을 확장해서 다룰 수 있는 방법도 설명합니다. 마지막에는 생소한 느낌까지 드는 양자 인공지능이라는 부분에서도 케라스를 통해 어떻게 접근할 수 있는지 알려주고 있습니다.
작가는 케라스라는 도구로 다양한 인공지능 방식을 구현하는 방법을 소개해서 누구나 쉽게 익힐 수 있는 실습 기회를 제공하고자 합니다. 최근에 머신러닝에 관련된 온라인 코스를 듣고 있는 와중에 이 책을 만나게 되어서 ANN이나 DNN, CNN, RNN 과 같은 챕터는 흥미진진하게 읽을 수 있었고, '케라스로는 이렇게 간단하게 구현이 가능하구나' 라는 경이로움까지 느꼈습니다. 그러나, 이후 아직까지 공부해 보지 못한 분야들을 접하면서는 역시나 읽어내기가 쉽지 않았습니다. 누구나 인공지능에 쉽게 접하기보다는 인공지능을 공부한 사람이 케라스로는 많은 일을 덜어가며 관련 기능을 구현해서 사용할 수 있다는 관점에서 이 책을 펼쳐보는 것이 좋을 것 같습니다. 그래서 작가는 다른 책과는 구별되게 책 초반에 '이 책을 마친 후'라는 파트를 배치시켜서 이 책을 읽기 전에 먼저 학습과 실습을 권장하는 책을 소개하기도 했습니다.
많은 인공지능 방식을 다루기 때문에 책의 분량에 대해 고민이 컸을 것이라는 짐작을 할 수 있었지만, 딥러닝이라는 분야에서도 조금 더 복잡도가 높은 방식에 대해서는 코드와 개념을 좀 더 밀착시켜서 설명이 상세했으면 좋겠다는 생각이 들기도 합니다. 개인적인 의견이지만, 각 장마다 나오는 전체 소스 코드는 깃허브의 저장소 주소로 대체하고, 이 분량을 좀 더 상세한 설명이 추가되었으면 어땠을까 하는 아쉬움이 조금 남습니다.
케라스와의 만남도 반가웠고, 이렇게 다양한 인공지능 방식을 구현한 내용을 볼 수 있게 된 것도 즐거웠던 기회였습니다. 인공지능을 빼놓고 요즘 세상을 얘기할 수 없을 만큼 대세로 자리 잡고 있는 시점에서 이 책이 조명을 받을 수 있는 좋은 시점이 아닐까 싶습니다.
한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
