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나에게 잘 맞는 좋은 책을 만나면 진심으로 기분이 정말 좋다.

'개발자를 위한 머신러닝&딥러닝'은 나에게 잘 맞는 기분좋은 책 이었다. 이 책은 인공지능 4대 석학 앤드루 웅의 추천 도서라고 해서 처음부터 기대가 컸다.

​개발자를 위한 ( 원서의 제목은 AI and Machine Learning For Coders이다.) 머신러닝 딥러닝 책인 만큼 어려운 수학적 이론은 최대한 빼고 코드 중심 그리고 머신러닝 딥러닝 모델을 실제 어떻게 실용화 할 수 있는지에 포커스가 맞추어져 있다.

​처음 입사했을 때 나의 사수는 수학과 출신이었다. 주변에서 전산학과 출신보다 수학과가 프로그래밍을 더 잘 한다라고 했었다. 그리고 사수는 진짜 잘 했다. 그 이유는 알고리즘의 차이였다.

나같은 프로그래밍 언어만 배우고 익혀서 프로그래밍을 하는 개발자에게 AI는 미분, 통계 등 수학적 이론이 약하므로 그냥 말만 들어도 무서운! 분야였다. 대세는 AI라고 하는데 도퇴되지 않으려면 공부는 해야하는데... 머신러닝의 입문서라고 해도 경사하강법을 설명하기 위해서 고등학교 시적 배우고 모두 지워버린 미분식, 행렬식이 나오니 정말 시작조차도 어려웠었다.

이런 이유에서 이 책이 Coders를 위한 책이라고 제목에서부터 당당하게 쓸 수 있었던 것 같다.

이 책에는 수식이 거의 나오지 않는다. (y=2x-1, y=10x+10  이런 식은 예를 위해 나온다) 심지어 평균 제곱 오차(MSE) 를 '시간 t에서 예측과 실젯값 사이의 차이를 구하고 음수를 없애기 위해 제곱한 다음 평균을 구합니다.(p.236)' 라고  말로 풀어서 설명해 준다. 

​또한 합성곱에서 풀링을 설명하는 부분은 감동적이기까지 하다. 

'핸즈 온 머신러닝 2판'에서 5페이지를 할애하여 설명하는 내용을 이 책에서는 1페이지로 끝낸다(그나마 그림이 반이다.) 물론 풀링의 이론 적인 설명은 부족할 수 있지만 프로그래머라는 사람들은 학자가 아닌 엔지니어로써 실제 어떻게 사용 되는지가 중요하지 어떻게 만들어 졌는지에 대해서는 그렇게 깊이 알려고 하지 않는 편 아니던가.(나는 그렇다.)

이 책은 1부 다양한 문제를 해결하는 머신러닝 모델을 텐서플로로 구축하는 방법, 2부 모델을 안드로이드, iOS로 배포하고 Tensosrflow.js를 활용하여 웹 브라우저에서 실행하며 클라우드로 배포하는 내용으로 구성되어있다. 

1부에서는 앞에서도 말한 것과 같이 복잡한 수식을 쪼~옥 뺀 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 순환 신경망(RNN), 시계열 데이터분석 등 이론들을 공개데이터 셋을 이용하여 실제 모델을 만들어보고, 왕좌의 게임에 관련된  시를 써보게 하는 등 흥미를 유발하는 예제를 통해 알려준다. 

2부에서는 이미 만들어진 모델을 여러 디바이스에 포팅하여 제품으로 만드는 기본적인 방법을 배울 수 있다. 하지만 안드로이드 스튜디오, Xcode 등에서 간단한 예제를 만들어 보는데 그치므로 자기가 필요한 부분에 대해서는 다시 공부를 하는 것이 필요하다. 그럼에도 머신러닝, 딥러닝이 어떻게 쓰이는지 실제 활용방법에 대해 다루고 있어 나에게는 큰 도움이 되었다. 

​컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 각 독립된 분야로 벽돌 책 한 권의 분량의 내용들을 한 챕터로 다루고 있어 내용이 부실하지 않을까 걱정된다면 그 걱정은 넣어 두시기를 바란다. 물론 모든 이론적인 내용을 다 다루지는 못하지만 이미 있는 모델을 이해하고 살짝 고쳐서 사용할 수 있을 만큼의 내용으로는 충분하게 자세하고 실용적이다.

​머신러닝 딥러닝 정말 매우고 싶은데 벽돌 책과 무시무시한 수식들에서 무너지려하는 입문자에게 시작하고 싶은데 뭐부터 해야할지 모르는 사람들에게 이 책은 큰 도움이 될 것이다.  또한 머신러닝,딥러닝 분야를 전체적으로 알고 싶은 사람들에게도 꼭 추천하고 싶다. 머신러닝 딥러닝의 숲을 보여줄 것이다.

"이 책은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성한 서평입니다 "