한빛미디어

컴퓨터에서 동작하는 머신러닝 프레임워크 이외에 모바일 디바이스에서 동작할 수 있는 모바일용 머신러닝 프레임워크가 출시되어 활발히 업데이트 되고 있다. 업무상 모바일 업무도 하고 있어, 모바일 머신러닝 프레임워크에 대한 관심이 있고, 공부하고 싶었다.

이번에 만난 한빛미디어에서 출간된 '온디바이스 AI'는 모바일 머신러닝 프레임워크를 한 권의 책으로 경험하고 학습할 수 있었다. ML Kit, Core ML, TFLite 등의 도구를 이용하여 모바일용 컴퓨터 비전, 텍스트 처리 모델 개발 등 모바일 머신러닝 개발을 빠르게 시작할 수 있는 방법을 잘 설명하고 있다.

​이 책의 저자 로런스 로드니는 구글에서 AI Advocacy를 리딩하고 있으며, 세계에 있는 소프트웨어 개발자들에게 머신러닝으로 인공지능 시스템 구축 방법을 가르쳐주는 것이 목표라고 한다. 공동 옮긴이 중 곽도영님은 구글에서 머신러닝 모델 최적화 업무를 담당하고 있고, 박찬성님은 한국전자통신연구원에서 연구원으로 재직 중이고, 머신러닝 분야의 구글 Developer Export로 활동하고 있다. 서평에서 저자와 옮긴이를 모두 언급한 이유는 저자와 옮긴이가 모두 인공지능 또는 머신러닝 분야에서 전문가이기 때문에, 책의 내용이 독자들에게 잘 전달될 수 있었다고 생각한다.

이 책의 대상독자들인 모바일 개발자들에게 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 여러 프레임워크를 활용하는 방법을 알려주고, 여기서 더 나아가 모델을 커스터마이징하고 더 깊은 학습을 할 수 있도록 도와주고 있다. 책 속의 예제 코드는 역자의 github에서 다운로드 받을 수 있다. (https://github.com/tucan9389/ondevice-ml-book)

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책의 1,2,3장은 소개 페이지로 인공지능과 머신러닝, 컴퓨터 비전, ML Kit에 대한 소개로 채워졌다. 본격적으로 학습을 시작하려면 4장부터 보면 좋을 것 같다. 4장과 5장에서는 안드로이드 기반에서 ML Kit를 활용하여 컴퓨터 비전 및 텍스트 처리 시나리오를 프로토타입 어플리케이션을 만드는 법을 학습한다. 어플리케이션 구성하는 법을 단계별로 설명하고, 기능을 구현하기 위해 사용된 클래스, 메소드에 대한 설명도 함께 실려있다. 6,7장은 안드로이드 플랫폼에서 개발한 동일 주제를 iOS 플랫폼에서 개발하는 내용이 담겨있다.

8장에서는 TFLite를 알아보고 9장은 TFLite 모델메이커를 활용하여 커스텀 모델을 만들어보고 이후 10장과 11장에서 안드로이드, iOS 기반에서 커스텀 모델을 사용하는 방법을 학습한다. 12장은 파이어베이스로 모델 호스팅하는 방법을 배우고, 13장은 애플에서 만든 Create ML을 활용하여 Core ML 이미지 그리고 텍스트 분류기를 만드는 법을 배울 수 있다. 14장은 텐서플로 서빙을 활용하여 클라우드 모델에 접근하는 방법을 학습한다.

마지막 15장에서는 기존 학습서와는 차별적인 내용이 담겨있는데, 인공지능의 기술이 윤리와 공정성 문제가 대두되는 만큼 중요하다고 생각한다. 제시된 가이드라인과 함께 데이터 편향성 방지하기, 구글의 인공지능 원칙 등 가볍게 읽을 수 있지만, 꼭 알아야 할 내용들이다.

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iOS와 안드로이드 디바이스에서 동작하는 모델들은 어떻게 구현하는지 이 책을 통해 경험하고 학습하여 머신 러닝을 자신의 것으로 만들면 좋을 것 같다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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