독자리뷰
골빈해커의 3분 딥러닝, 텐서플로맛 리뷰
aim***
2017-11-24
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딥러닝은 공부해야겠다는 생각은 들지만 쉽게 손이 가질 않는다. 이론이 어렵게 느껴지는 건 둘째치고 실무라든지 어떤 문제에 있어서 어떻게 적용을 해야 할지 대단히 막연한 느낌이 든다. 회사에서 오전에 짬을 내서 딥러닝 동영상 강의로 스터디도 잠깐 했고 책도 쉬운 걸로 몇 권 봤지만 용어나 개념에 약간 익숙해진 것 말고는 여전히 어렵다.
3분 딥러닝은 텐서플로로 딥러닝을 설명해주는 책이다. 대부분 딥러닝에 관련된 책이 파이썬과 텐서플로로 설명을 하는 것 같다. 마침 파이썬도 이전에 다른 책을 리뷰하면서 조금이나마 맛을 봤었기 때문에 이해하는데 도움이 되었던 것 같다. 3분이라고 해서 인스턴트처럼 쉽게 이해할 수 있는 책은 아니다.
이 책도 4장 정도까진 대부분의 딥러닝 서적에서 볼 수 있는 신경망으로 선형회귀 모델을 구현하는 것부터 시작한다. 이전에 참고했던 딥러닝 책에서는 이 부분만 거의 책의 절반을 할애하기도 했다. 딥러닝을 처음 보는 사람은 이해하기가 어려울 것 같기도 하다. 딥러닝을 공부하다 보면 개념이나 용어가 꽤나 중요하다는 생각이 드는데 많이 접해보지 않은 사람 입장에서는 꽤나 익숙해지기가 어렵기 때문이다. 그런데 기본적인 내용이 100페이지 정도에 들어있다 보니 좀 더 깊이 있는 이해를 하기에는 어렵겠다 싶다. 70페이지 정도까지 심층 신경망에 대한 설명이 끝난다!
중후반부에는 이미지 인식, 문자 인식 등에 관한 내용이 나온다. 필기체 숫자 인식 같은 경우에는 여러 서적이나 인터넷에서도 필수로 가르쳐주는 내용이기도 하다. 얼마 전에 어떤 세미나에 참석했었는데 구글이나 아마존 인텔 등등의 딥러닝 현황을 살짝 듣는 기회가 있었다. 사진을 보여주면 사람이든 물체든 모든 내용의 태그를 다는 것부터 해서 그림을 AI로 그리거나 음악을 작곡하는 학습도 볼 수 있었다. 이런 것들을 구현해보는 것에 도움 되는 오토 인코더, GAN과 같은 학습법에 대해서도 설명해준다. 초반에 나오는 기본적인 개념을 충분히 이해하지 않는다면 뒷부분에 나오는 학습법은 이해하기가 꽤나 어려울 것이라는 생각이 든다.
마지막에는 게임을 학습하는 예제를 설명해주는데 이 부분이 참 마음에 들었다. 알파고에 대해 다들 알겠지만 이와 비슷하게 스스로 점수를 평가해가며 실력을 늘려 가는 머신 러닝을 쉽게 예제로 실습해볼 수 있어서 이해하는데 많은 도움이 된 것 같다. 게임에 있어서 인공지능이라는 의미가 예전과는 조금 다르게 느껴지는 부분이 있다. 스타크래프트의 경우만 해도 컴까기라고 할 정도로 인공지능이 센 경우가 드물었는데 이제 컴퓨터가 스스로 학습을 하는 데다 컴퓨터의 연산속도가 곧 컨트롤인데 사람이 이길 수 있겠냐는 것이다. 물론 큰 인식 전환의 계기가 된 것은 알파고였을 거라고 생각해본다.
책을 다 읽고 난 후에 여러 학습법에 대한 개념은 어느 정도 이해를 했지만 역시 실무에 적용할 수 있을까 하는 의문점은 해소가 잘 되지 않는다. 필기체, 식물 특징 등등 입력 값이 명확한 대상에 대해 출력값을 조정하는 것은 이해가 간다. 하지만 다른 경우 입력 값과 출력값에 대한 모델을 어떻게 정해야 할지가 여전히 막연하다. 스팸메일을 분류하는 모델을 만든다고 하면 어떤 학습법을 사용해야 하고 어떤 입력값을 가지고 학습을 시켜야 할까? 메일 제목? IP? 본문 내용? 첨부파일? 부딪치지 않고 머릿속으로만 생각하기에는 한계가 있는 것 같다.
이 책에서 알려주는 머신 러닝에 대한 내용을 크게 기초지식과 응용 지식으로 나누어볼 때 기초지식에 대한 부분은 조금 부족하다고 느껴진다. 대신 여러 가지 응용 지식을 알려주기 때문에 다양한 내용에 대한 메타지식을 쌓을 수 있는 부분에 있어서는 추천할만하다.
