한빛미디어

저자는 서두에서 다음과 같이 말했습니다.

이 책은 그동안의 딥러닝&머신러닝 '모델 성능 향상' 패러다임 속에서  이를 어떻게 잘 '활용'할지에 대한 단서를 제공하는 책입니다.

이 한 문장이 이 책을 있는 그대로 설명해 주는 문장인 것 같습니다. 

딥러닝과 머신러닝은 에지 컴퓨팅부터 대용량 GPU 클러스터까지 그 역할이 다릅니다. 

그렇지만 그동안 에지 컴퓨팅에서 딥러닝과 머신러닝을 활용하는 방법에 대한 책은 그렇게 많이 보지 못했습니다. 

그런 면에서 이 책은 의미가 남다르다고 생각합니다. 이 책에서 다루는 TinyML 초소형 마이크로컨트롤러에서 동작하는 딥러닝의 새로운 분야라고 합니다.

실제로 이 책은 임베디드 개발 보드에서 동작하는 여러 가지 간단한 프로젝트를 제공하고 있습니다.

앞부분에는 일반적인 머신 러닝의 개념과 마이크로컨트롤러에서 동작하는 애플리케이션 머신러닝/딥러닝 개발 방법, 배포 방법에 대해 설명을 합니다.

그리고 임베디드에서 머신러닝, 딥러닝을 구현하기 위해 고려해야 할 주제들을 다루고 있습니다.

사실, 이런 주제는 머신러닝, 딥러닝뿐만 아니라 임베디드에서 애플리케이션을 개발할 때 반드시 고려해야 할 주제입니다.

• 지연시간에 대한 최적화
• 에너지 사용에 대한 최적화 
• 모델과 바이너리 크기 최적화 
• 디버깅 방법

등입니다.

저는 개인적으로 이 부분이 실제로 마이크로 컨트롤러에서 동작하는 딥러닝용 애플리케이션을 개발할 때 가장 중요한 부분이라 생각합니다.

뒷부분에서는 텐서플로로 학습한 모델을 텐서플로 라이브로 모델 포팅 하는 방법을 설명하고 반드시 고려해야 할 개인 정보, 보안에 대해서 설명하면서 마무리를 하고 있습니다.

이 책에서 제공하고 있는 각 단계별 프로젝트는 실제 응용 프로그램을 개발하는 개발자에게는 좋은 가이드가 될 것 같습니다.