한빛미디어

기계학습은 어려운 주제입니다. 근 몇년간 계속해서 4차 산업혁명과 함께 화두되고 있는 주제이며 계속해서 관련 서적이 출판되고 있지만 쉽게 접근할수 있다고 생각되는 책은 눈에 띄지 않았습니다. 구글에서는 기계학습 라이브러리인 TensorFlow 를 오픈소스로 공개하였고 이를 사용해서 알파고 제로 알고리즘을 구현한 소스도 깃허브에 공개되어 있어 누구나 열람할 수 있지만 널리 알려지고 사용되는것 같지는 않습니다. 그 이유는 역시나 이 분야를 이해하는데 요구되는 기본지식의 수준이 높기 때문이라고 생각합니다.

 

Keras는 신경망을 구현하는 고수준의 API를 제공합니다. 파이썬 기반으로 되어있으나 몰라도 코드를 이해하는데 어려움은 없어보입니다. 내용은 제목 그대로 Keras를 이용하여 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET 에 대한 맛을 보여주고 있습니다. 이 짧은 단어들의 의미는 책을 읽다보면 어떤 기법인지 그 개념을 알게될 것입니다. 

 

각 챕터별로 인공지능 기법에 대한 개념원리를 설명하고 Keras를 이용한 구현 코드를 보여줍니다. 어떤 함수를 사용고 어떤 알고리즘을 적용하고 수치값으로는 얼마를 적용한다는 내용에 자세한 이유나 그것에 대한 설명은 없습니다. 독자가 관련 내용을 알고 있다고 가정하는 것이 아니고 이런것이 있다라고 알려줍니다. 관련 분야를 공부한 사람이 아니라면 생소하고 어려운 주제들을 깊게 다루기 보다는 최소한의 정보를 제공하여 독자가 원할때 해당 내용의 이론을 학습할 수 있게 도움을 주는데서 그칩니다. 저는 작가분의 이러한 전개방식이 굉장히 마음에 들었습니다. 이 책은 어려운 주제를 다루고 있는 실용서라는 관점에서 관련 지식이 없는 사람이 책을 보고 흐름을 따라가는 것 만으로도 실제적 응용코드를 작성할 수 있기 하였으며 관련 지식을 깊게 공부할 수 있는 단서도 제공하기 때문입니다.

 

자신만의 분야에 응용하기를 원한다면 직접 모델을 고안하고 알고리즘을 선택하고 파라미터값의 수치를 조정하기 위해서 추가적인 이론의 학습이 필요할  수 있습니다. 하지만 그 전에 각 인공지능 기법의 개념을 파악하고 구현에 필요한 단계와 이론을 확인할 수 있습니다. 이 책이 기계학습에 입문하시는 분들이 지치지 않고 공부를 시작할 수 있도록 도움이 될거라 생각합니다.