한빛미디어

이 책은 개발자들이 머신러닝과 딥러닝에 대한 기초적인 이론와, 실제 구현 방법을 습득할 수 있도록 Python의 TensorFlow 프레임워크를 이용한 실습 코드로 구성되어 있습니다. 또한 모델을 만드는 것에 그치지 않고 디버깅 및 성능 개선에 대한 다양한 내용도 다룹니다. 그래서인지 464페이지에 달하는 분량이지만, 코드 비중이 있어서 읽는데 큰 부담이 느껴지지 않았습니다.

모바일 앱 개발자를 꿈꾸고 있는 저는, 이 부분을 제일 흥미있게 읽었는데요. 바로 모바일에 관한 설명과 예제가 있다는 점이었습니다. 모바일은 성능이 컴퓨터보다는 뒤쳐지고 배터리 문제도 있기 때문에, TensorFlow가 아닌 TensorFlow Lite을 사용하는 것을 확인할 수 있었습니다. 예제에서는 숫자로 정답을 추정하는 간단한 모델을 학습했지만, 이미지 분류, 자세 추정, 음성 인식 등 다양한 기능을 제공한다는 것을 알게 되어 유익한 부분이었습니다.

제가 이 책에서 특히 좋았던 부분은 장, 또는 절이 끝나는 부분마다 한 문장으로 정리를 해준다는 점입니다. 예를 들면 '이번 장에서는 작은 규모부터 연구에 사용되는 대규모 테이터셋까지 다양한 종류의 데이터셋을 제공하는 텐서플로 데이터셋을 소개했습니다.'와 같이요. 사소한 부분이긴 하지만, 이런 정보를 전달하는 책 특성상 읽다보면 '어? 내가 지금 뭘 알려고 하는거지?'하고 의문을 가질 때가 있거든요. 하지만 이 책은 그걸 단 한 문장으로 정리해주는 책입니다. 또한 앞선 내용을 언급할 때 구체적인 챕터를 인덱스해주면서 기억이 나지 않는 사람을 위해 복습할 수 있게 해주는 것이 인상적이었습니다.

마지막으로, 이 책은 머신러닝과 딥러닝에 대한 개념을 이해하고, 자신의 모델에 적용해보고자 하는 개발자들에게 추천하고 싶습니다. '개발자'에게 추천하는 이유는 실습 코드가 많은 만큼 어느 정도 파이썬 언어에 대한 이해를 전제로 하고 책이 쓰여져 있기 때문입니다. 이 책으로, 머신러닝과 딥러닝의 기초를 탄탄하게 다지고, 실제 모델을 만들어보며 오류를 해결하는 과정을 통해 적용해보면서 인공지능 관련 지식을 한 켠 늘려갈 수 있었습니다.