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[트랜스포머를 활용한 자연어 처리]는 허깅페이스의 Transformers가 제공하는 소스코드 라이브러리와 사전 훈련된 모델 가중치, 데이터 셋, 평가 지표를 위한 스크립트, 관련 문서를 제공하는 허브를 모두 다루는 허깅페이스 생태계(에코시스템)을 활용한 자연어 처리(NLP) 방법을 설명합니다.

이 책을 읽는 독자는 일반적인 파이썬 코드를 읽을 수 있는 수준의 언어 지식과, 일반적인 딥러닝의 개념과 텐서플로 등 관련 라이브러리를 한 번이라도 다루어 본 경험이 있는 인공지능에 관심 있는 자를 대상으로 합니다. 책을 펼쳐보면 수식도 나오고 이를 설명한 그림과 삽화가 등장하며, Transformers에서 제공하는 데이터 셋과 소스코드를 이용해 결과물을 도출하는 과정이 각 챕터별로 구성되어 있습니다.

저는 몇개의 챕터를 제외하고는 매우 빠르게 읽었습니다. 자동차 회사가 타이어를 만들지는 않습니다. 타이어는 여러 회사 중에 하나를 선택하여 고를 수 있는 재료 중 하나이기 때문입니다. 라이브러리도 마찬가지라고 생각합니다. 응용 소프트웨어를 만드는 데 모두가 깊은 수학 기반의 지식이 필요하지는 않습니다. 누군가는 빠르고 효율적이게 라이브러리를 조합하고 일부 딥러닝 모델을 도메인과 상황에 맞게 파인튠 정도만 할 수 있으면 됩니다. 그런 의미에서 본 도서는 딱 적당한 수준의 내용을 담고 있습니다. 만일 딥러닝에 대한 기본적인 이해가 있는 상태에서 최신의 라이브러리와 NLP 기법에 관심이 있는 사람이라면 전체 내용이 더 없이 좋을 것 입니다.

본 도서는 철저한 기반 지식 안내와 깃허브를 통해 제공하는 예제를 설명해 줍니다. 제목과 같이 트랜스포머의 개념을 잘 소개해 주고 Transformers를 통해 잘 설명해 줍니다. 개인적으로는 저자분들께서 허깅페이스의 생태계에 조금 더 치우친 내용의 또다른 도서를 출간해 준다면 더 좋을 것 같습니다.

포괄적이고 실용적인 접근 방식으로 딥러닝과 응용 시스템 전문가를 모두 만족시킬 수 있는 도서입니다. Transformers의 허깅페이스 상태계를 사용하여 NLP 기술을 이애하고 적용하고자 하는 사람들에게 탄탄한 기초를 제공합니다. 또한 트랜스포머에 대한 실용적인 접근 방식, 다양한 개발 팁, 코드를 통해 빠르게 실습해 볼 수 있어, NLP에 대한 기술을 업그레이드하고 싶은 모든 이에게 도움됩니다.

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