한빛미디어

ChatGPT의 등장 이후에 자연어처리(NLP)와 자연어생성(NLG)에 대한 관심이 부쩍 많아졌는데요.

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특히, 머신러닝 분야에서 일을 하는 분들의 관심이 많아졌을 것이라고 판단됩니다. 그런 분들에게 적합한 책이라고 보고요.

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그래서 어느 정도 머신러닝과 딥러닝 프레임워크에 대해 기본적인 내용은 알고 있다는 가정하에 자연어 처리 특히 트랜스포머 및 그 이후에 나온 여러 인코더, 디코더 모델들에 대해서 다루고 있어요.

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따라서 머신러닝에 대한 이론적, 실무적 지식이 어느정도 갖춘 상태에서 읽는 것을 권장해요.

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트랜스포머를 활용한 자연어 처리는 감성 분석을 통한 텍스트 분류를 다루며, 트랜스포머 아키텍처에 대한 자세하고 친절한 설명을 해주고 있어 이해하기 어렵지 않았어요.

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개인적으로 저는 알고 있는 내용을 다시 재확립해주는 좋은 기회가 되었던 것 같아요.

왜냐하면 트랜스포머에 대한 지식이 체계적으로 잡혀가며 잘 이해가 안됐던 부분이 정리되는 듯한 느낌을 받았기 때문이예요.

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그래서 저처럼, 내용을 알고 있지만 더 깊이 있는 해석과 이해도를 갖고 싶은 분들에게도 꽤나 괜찮은 책이라고 생각되네요.

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이 책에서 다루는 기술들은 자연어 처리에서 기본적인 내용 뿐만 아니라 나름 트랜디한 내용도 다루고 있어요.

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Seq2Seq을 기반으로 하는 내용 뿐만 아니라 이 책을 통해서 알게된 헤이스택, 양자화, 레이블링 데이터가 없을 때의 모델 성능 향상 등을 다루고 있어요.

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그리고 마지막은 자동완성 분야까지 다루고 있어 향후에도 당분간은 지속적으로 읽을 수 있는 책이라고 생각되기에 소장가치가 정말 높다고 생각되요.

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특히 이 책의 저자는 딥러닝 분야에서는 유명한 사이트인 허깅페이스에서 근무하기에, 관련 최신 정보를 제공하고 있는 점도 좋았네요.

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따라서 자연어 처리에 대해서 정리가 필요한 분, 좀 더 체계적인 지식이 필요한 분, 머신러닝은 알지만 트랜스포머가 뭔지 모르는 분 들에게 추천할 수 있는 꽤나 괜찮은 책이라고 생각해요.

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감사합니다.

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