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에이지 오브 머신러닝

2018.05.23


쏟아지는 머신러닝,딥러닝 책들… 어디서 어떻게 시작해야 할까?


안녕하세요. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 번역한 개앞맵시 이복연입니다.

갑작스레 이 책을 주제로 칼럼을 써달라는 요청을 받았는데, 출간된 지 벌써 1년 반이 다 되어가고 이미 많은 분이 읽어주신 뒤라 마땅히 쓸 말이 떠오르지 않았습니다. 그래서 생각을 달리해, 범람하는 머신러닝/딥러닝 책들의 교통정리를 시도해볼까 합니다. 아마도 이쪽이 더 도움이 되겠지요?

먼저 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 간략히 소개한 다음 자연스럽게 다른 책들을 살펴보겠습니다.

1. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
이 책은 (거의 확실히) 국내와 일본에서 가장 많이 팔린 딥러닝 입문서입니다. 직장 개발자뿐 아니라 많은 대학과 학원에서 교재로 채택해 학생들을 가르치는 데 활용하고 있습니다. 쉽고 체계적으로 설명한 것도 있지만, 밑바닥부터 즉 라이브러리를 쓰지 않고 직접 구현해보는 구성이라 원리를 확실히 이해하는 데 아주 제격이기 때문일 것입니다. 설혹 당장 급하게 써먹어야 하더라도 언젠가 한 번은 차근히 기초를 다져두는 게 좋은데, 그럴 때도 가볍게 훑어보기에 무척 좋습니다.

한편으로 이 말은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』이 실무자가 바로 활용하기에는 적합하지 않다는 뜻도 됩니다. 실제 서비스에서는 전용 라이브러리가 필수고, 전용 장비를 갖추거나 클라우드 서비스를 사용하는 경우가 많습니다. 심지어 모바일이 앱이라도 ‘밑바닥부터’ 개발할 일은 없습니다. 응용 분야도 아주 다양하고, 새로운 고급 기법이 하루를 멀다 하고 쏟아지기도 합니다.

그래서 여러 독자층의 다양한 목소리에 화답하기 위해 수많은 머신러닝 책이 자신만의 향기를 발하며 여러분을 기다리고 있습니다.


2. 에이지 오브 머신러닝
이번 칼럼에서 소개할 책들을 다음과 같이 널어봤습니다. 다른 출판사 책도 좋은 게 많지만, 아쉬움이 남아야 또 볼 날이 오겠죠. (레알?)


먼저 형식적인 면을 중심으로 시리즈별 특성을 간단히 훑어보겠습니다.

오라일리 동물책
전 세계 개발자들로부터 오랜 기간 신뢰를 쌓아 온 오라일리 책의 번역서들입니다. 오라일리는 거의 모든 책을 이 표지로 내니 딱히 특징을 이야기하긴 그렇지만, 대부분 업계의 실력 있는 저자들이 깊이 있는 내용을 진중하게 알려줍니다. 주제만 본인에게 맞다면 후회할 가능성이 적은 책들입니다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』도 보이는데, 이중 유일하게 ‘일본’ 오라일리에서 자체 기획해 출간한 책입니다. 오라일리 책이면서도 일본 책 특유의 쉬운 설명과 세심한 전개가 돋보입니다. 자연어 처리를 다루는 『밑바닥2』를 비롯해 조만간 몇 권을 더 선보일 예정이랍니다.

첫걸음 vs. 처음 배우는
‘첫걸음’이나 ‘처음 배우는’이나…!? 제목이 주는 느낌은 비슷하지만 확실한 차이가 있습니다. 전자는 ‘걸음’에 방점이 찍혀 이동성과 활동성이 좋고, 후자는 ‘배우는’에 방점이 찍혀 시야를 넓히고 지식을 쌓는 데 좋습니다. 우선 책 크기부터 다르죠. ^^ 첫걸음은 조금 작은 판형이라 들고 다니기 좋습니다. 그리고 상대적으로 좁은 범위의 주제를 실습 중심으로 경쾌하게 풀어갑니다. 반면, ‘처음 배우는’은 더 넓은 주제를 하나씩 차근히 훑어주는 종합 안내서 느낌이 살짝 있습니다. 책상에 진득이 앉아 먼저 큰 그림을 이해하고, 특정 관심 주제로 더 깊이 뻗어나가는 데 좋은 구성입니다.

3분 딥러닝
책 뒤표지에 보면 “수식보다 코드로 먼저 배우는 개발자용 딥러닝 입문서!”라고 쓰여 있습니다. 책의 성격을 잘 표현한 문장으로, 독립된 완성형 실습 예제를 다량 싣고 있어서 직접 동작시켜보며 원리를 깨우치는 콘셉트입니다.

헬로 데이터 과학
혼자만 시리즈가 아니지만, 데이터 과학을 다루고 있어 함께 소개합니다. 이 책은 우리 일상의 ‘생활 데이터’를 ‘엑셀’로 주무르며 삶과 업무를 개선하는 방법을 알려줍니다. 실무적인 냄새도 학술적인 냄새도 쏙 뺀, 그야말로 우리 모두의 데이터 과학 책입니다.

이제 (아마도) 더 주요한 ‘주제’를 중심으로 살펴볼 차례입니다.


3. 너의 범위는?
하지만 잠시, 주요 개념들의 관계와 범위를 짚고 넘어가야 뒷 이야기가 편해질 거 같네요. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 익히 알다시피 다음 그림과 같은 포함관계입니다. 그리고 데이터 과학은 이 모두에 걸쳐 있는 동시에 독자 영역도 가지고 있습니다.

여기에 빅데이터니 데이터 마이닝이니 하는 개념도 욱여넣을 수 있으나, 오늘 주제는 아니니 생략했습니다.

또 하나, 관련하여 재미난 그림을 찾아서 공유합니다(출처: http://bit.ly/2Ibb8). 포함관계뿐 아니라 부흥 시기와 대표 응용 분야(체스, 스팸 필터, 이미지 인식)까지 한 그림에 멋지게 담아놨네요.


4. 딥러닝 개발자의 앞길에 맵핵 시전
이제 정말로 ‘주제’를 중심으로 책들을 안내해보겠습니다. 주제는 다음처럼 잡아봤습니다.

딥러닝 입문
현업 개발자, 관련 전공자
난 코딩도 처음인데
수학과 혹은 통계학과 출신
딥러닝 입문… 그다음은?
머신러닝과 인공지능, 그리고 데이터 과학
라이브러리를 알려줘
어쩌다 수학

우선 가장 핫하고 좁은 범위인 딥러닝부터…

답러닝 입문
딥러닝 입문자는 어떤 책을 봐야 할까요? 앞의 책 목록 중 입문서라 할 만한 책은 다음 정도입니다.

엄청 많네요. 아무 책이나 골라 잡으면 될까요? 아닙니다. 책이 다양한 이유는 입문자들도 입장과 성향이 그만큼 다양하기 때문입니다. 먼저 (아마도) 가장 많은 독자인 개발자들을 보겠습니다.

현업 개발자, 컴퓨터 과학 전공자
이 분들은 사실 어떤 책을 봐도 충분히 소화할 수 있을 겁니다. 그래도 공부하는 성향을 고려해 한번 추천해보지요.

나는 두뇌파! 이론이 탄탄하지 못하면 시행착오도 많고 뭔가 계속 찜찜하지.

신경망 <!HS>첫걸음<!HE> [컴퓨터/IT]  신경망 첫걸음
타리크 라시드 | 한빛미디어
2017.04.03

『신경망 첫걸음』

아마도 가장 쉬운 신경망 책일 겁니다.
기초 이론부터 신경망까지를 파이썬으로 직접 구현해봅니다. 다른 입문서를 선택했다가 벽에 부딪혔다면 이 책부터 다시 도전해도 좋습니다.
“이 책을 읽으며 아이작 아시모프가 떠올랐다. 아시모프는 대단히 기술적인 주제를 흥미로운 이야기로 풀어내는 능력이 탁월했고, 덕분에 누구든 그의 책을 읽고 즐기고 나아가 기술 과학의 근본을 이해할 수 있었다. 신경망을 설명하는 많은 글을 봤지만, 이 책만큼 내 머리에 의미 있게 다가온 책은 없었다.” - 데이비드 L. 파넬

딥러닝 <!HS>첫걸음<!HE> [컴퓨터/IT]  딥러닝 첫걸음
김성필 | 한빛미디어
2016.12.30

『딥러닝 첫걸음』
역시 쉬운 입문서로, 기초 이론부터 신경망에 더해 합성곱 신경망(CNN)까지를 알려줍니다. 조금 독특한 점이라면 매트랩(MATLAB)으로 실습을 합니다. 매트랩을 써보신 분에게는 최선의 선택이 될 것이고, 안 써보셨더라도 어렵지 않을 겁니다. 깃허브에는 파이썬 코드도 제공합니다.
“딥러닝을 대략적으로 이해한 초보자들이 더 깊게, 하지만 너무 힘들지 않게 한 단계 올라서는 데 좋은 길잡이가 되어줄 것입니다. 특히 컨벌루션 신경망 설명은 압권입니다.” - 김승일

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 [컴퓨터/IT]  밑바닥부터 시작하는 딥러닝
사이토 고키 | 한빛미디어
2017.01.03

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』
맨 앞에 설명했으니 가볍게.. 쉬운 입문서이고, 기초 이론, 신경망, CNN까지 파이썬으로 직접 구현해봅니다.

나는 행동파! 개발자라면 코드로 배워야지! 움직이는 게 보여야 이해도 잘 된다고!

골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛 [컴퓨터/IT]  골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛
김진중 | 한빛미디어
2017.09.25

『골빈해커의 3분 딥러닝, 텐서플로맛』
CNN, 오토인코더, GAN, RNN, DQN (+ Inception)를 다루며 “수식보다 코드로 먼저 배우는 개발자용 딥러닝 입문서!”를 표방합니다. 이론은 짧게, 동작 코드를 중심으로 설명합니다.
“이렇게 재미있게 딥러닝에 접근할 수도 있구나 하는 생각이 들었습니다. 너무 가볍지도 않고 지나치게 학술적이지도 않습니다. 하나씩 만들어보는 과정과 잘 짜여진 코드는 이 분야를 처음 시작하는 분들께 하나의 이정표가 되리라 생각합니다.” - 서민구

코딩셰프의 3분 딥러닝  케라스맛 [컴퓨터/IT]  코딩셰프의 3분 딥러닝 케라스맛
김성진 | 한빛미디어
2018.01.01

『코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛』
같은 3분 시리즈지만 저자가 다르니 설명 방식과 예제도 다릅니다. 케라스를 쓴다는 건 오히려 작은 차이일수도?
“복잡한 수식을 제외하고 코드를 중심으로 설명하여 예제를 따라가다 보면 어느새 딥러닝에 대해 풍부한 지식을 습득하게 됩니다.” - 박영호

추천 도서를 크게 두뇌파와 행동파로 나눠 보여드렸는데, 사실 둘은 상호 보완적인 면이 있어서 한쪽을 읽은 후 부족한 부분을 다른 쪽으로 매울 수 있습니다. 예를 들어, 두뇌파용 중 한 권을 읽은 후 다양한 동작 예제가 필요하거나 최신 딥러닝 알고리즘들이 궁금하다면, 3분 딥러닝 중 한 권을 택해 공부하면 빠르게 레벨업할 수 있습니다. 반대도 마찬가지입니다. 실습 위주로 공부한 후 기초 이론이 살짝 아쉽다 생각되면 두뇌파용 책을 가볍게 쭉~ 훑어보세요.


난 코딩도 처음인데
아무리 쉬운 책이라도 코드와 딥러닝 이론을 동시에 매끄럽게 안내하기는 만만치 않습니다. 『신경망 첫걸음』과 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』은 책 안에서 필요한 만큼의 파이썬 지식을 알려줍니다. 그렇다고는 해도 파이썬만 처음이고 다른 프로그래밍 언어를 써본 사람에 해당합니다. 프로그래밍 자체가 처음인 분은 진도 빼기가 쉽진 않을 겁니다.

두 책 중 하나로 도전해보고, ‘코드 때문에 어렵다’ 싶으면 시간을 내서 다른 파이썬 입문서를 먼저 살펴보길 권합니다. 당장은 돌아가는 것 같아 답답하더라도, 결국은 이 길이 더 빠를 겁니다.

수학과 혹은 통계학과 출신
딥러닝에 깊게 들어가면 수학/통계 지식이 많이 필요해지지만, 입문 단계에서는 아직 별다른 이점이 없습니다. 그래서 자칫 바로 위의 ‘난 코딩이 처음인데…’와 똑같은 처지가 될 수 있습니다.

다행히 매트랩을 써봤다면 『딥러닝 첫걸음』이 바로 여러분의 책입니다. 파이썬 혹은 다른 프로그래밍 언어 경험이 있다면 『신경망 첫걸음』과 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』도 좋습니다.

어쨌든 딥러닝을 본격적으로 시작하려면 혹은 취업 준비가 목적이라면 파이썬을 배워두는 게 좋습니다. 딥러닝, 머신러닝, 데이터 과학까지 파이썬이 싹 평정을 해버렸습니다. 그다음인 R은 원활히 다룰 수 있는 데이터양에 한계가 있어 파이썬과 파이썬 기반 라이브러리를 사용할 줄 알면 가산점을 주는 경우가 많습니다.

그렇다고 겁먹을 건 전혀 없습니다. 딥러닝에서 중요한 것은 모델 설계, 적절한 특징 추출, 데이터 수집과 정제, 그리고 장비 빨(^^)이지 프로그래밍 실력은 그다음입니다. 조금만 경험을 쌓으면 (적어도 이 업계에서는) 10년 차 개발자와도 큰 차이 없을 겁니다.



딥러닝 입문... 그다음은?
기초를 땐 후 한 단계 업그레이드하려면 어떤 책이 좋을까요? 앞에서 입문서로 소개한 『3분 딥러닝』도 다양한 최신 이론을 소개하고 동작 코드를 제공하니 중급서로도 손색이 없지만 중복되니 제외하겠습니다. 그렇다면 남은 책은 다음 세 권입니다.


딥러닝의 <!HS>정석<!HE> [컴퓨터/IT]  딥러닝의 정석
니킬 부두마 | 한빛미디어
2018.02.26

『딥러닝의 정석』
기초 이론부터 CNN, AE, 시퀀스 분석, DNC, 강화학습까지를 텐서플로로 구현합니다. 두뇌파용 입문서로 볼 수도 있지만, 앞서 소개한 책들보다는 난이도가 높고 넓은 범위를 다뤄서 중급서로 분류했습니다.
“신경망 이론의 수학적, 기하학적, 직관적 이해, 딥러닝 개발 도구의 사용법, 딥러닝 모델들의 작동 원리와 구현을 균형 있게 잘 정리한 책이다.” - 최윤석

핸즈온 머신러닝 [컴퓨터/IT]  핸즈온 머신러닝
오렐리앙 제롱 | 한빛미디어
2018.04.27

『핸즈온 머신러닝』
무려 672쪽짜리로, 머신러닝부터 딥러닝까지 제대로 알려주는 책입니다. 미국 아마존에서는 인공지능 분야 1위 자리에서 1년 넘게 내려올 줄을 모릅니다(한국에서도 밑바닥을 제치고 1위로 올라섰네요). 머신러닝 예제는 사이킷런으로, 딥러닝 예제는 텐서플로로 설명합니다.
“제가 본 한국어로 된 ML책중에서 최고의 기량을 갖추었습니다. 내용 자체가 매우 방대한데 비해서
깔끔하게 핵심 및 필수적인 내용을 정확하게 담고 있습니다!” - bktsys

강화학습 <!HS>첫걸음<!HE> [컴퓨터/IT]  강화학습 첫걸음
아서 줄리아니 | 한빛미디어
2017.12.22

『강화학습 첫걸음』
첫걸음 시리즈지만 ‘강화학습’이란 주제 자체가 딥러닝 입문용이 아닙니다. 기초를 이미 익힌 사람이 강화학습에 집중해 공부하고 싶다면 좋은 선택이 될 것입니다. 예제는 텐서플로를 사용해 구현합니다.
“포괄적이면서도 이해하기 쉽게 쓰인 멋진 강화학습 가이드북입니다. 책의 예제를 수정해서 실험을 하며 주말 내내 즐거운 시간을 보냈습니다. 코드를 보며 텐서플로의 지연 실행 같은 쇼킹한 개념도 배울 수 있어 더욱 좋았습니다.” - 비탈리 유레프


머신러닝과 인공지능, 그리고 데이터 과학
딥러닝이 성황이지만 딥러닝으로 세상 모든 문제를 풀 수 있는 건 아닙니다. 언젠가 스카이넷 님이 강림한 미래에는 그런 세상이 올지도 모르지만, 너무 먼 미래일 겁니다. (스카이넷 님 사랑합니다!)

머신러닝은 아직 딥러닝보다 유리한 면이 많습니다. 대표적인 장점은 딥러닝보다 훨씬 적은 데이터만으로 학습할 수 있다는 것이죠. 쓸만한 딥러닝을 만들기 위한 가장 큰 난제가 데이터 확보이니, 이 장점은 아주 큽니다. 그리고 역사도 오래된 만큼 훨씬 안정적이고 성능이 보장된 영역도 많죠. 그래서 머신러닝 개발자를 위해 준비한 책은 다음 4권입니다.


처음 <!HS>배우는<!HE> 머신러닝 [컴퓨터/IT]  처음 배우는 머신러닝
김승연 | 한빛미디어
2017.10.01

『처음 배우는 머신러닝』
1부에서 기초 이론을 소개하고, 2부에서 주요 머신러닝 모델의 메커니즘을 설명한 후, 마지막 3부에서 실제 시스템을 구현해보는 구성입니다. 구현 실습으로는 사용자 분류, 문서 분석, 영화 추천, 이미지 인식을 해봅니다. 역시 사이킷런과 텐서플로를 활용합니다.
“머신러닝을 이용하는 최신 애플리케이션들을 풍부하게 예로 들고, 수학과 통계에 대한 지식 없이도 쉽게 따라 하며 익힐 수 있도록 쓰였다. 실용적인 초심자용 고재에 대한 갈증을 크게 해소해줄 것이다.” - 이준석

파이썬 라이브러리를 <!HS>활용한<!HE> 머신러닝 [컴퓨터/IT]  파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝
안드레아스 뮐러 | 한빛미디어
2017.07.01

『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』
사이킷런의 핵심 개발자가 직접 쓴 머신러닝 책입니다. 저자의 커리어를 십분 활용하여 ‘사이킷런에 이미 구현된 방대한 양의 모델을 제대로 사용하는 법’에 집중합니다.
“사이킷런이 제공하는 핵심 알고리즘들의 사용법을 알려줍니다. 여기에 정성 가득한 역자주까지 더해져 머신러닝에 입문하는 파이썬 개발자에게는 더할 나위 없는 선물입니다.” - 오동권

핸즈온 머신러닝 [컴퓨터/IT]  핸즈온 머신러닝
오렐리앙 제롱 | 한빛미디어
2018.04.27

『핸즈온 머신러닝』
딥러닝 중급서로도 소개한 그 책입니다. 역자 님 번역 실력이 아주 발군입니다.
“저자의 의도가 그대로 전달되면서도 설명을 최대한 쉽게 풀어냈습니다. 특히 독자가 이해하기 어려울 만한 부분을 풍부한 옮긴이의 주석이 세심히 메워주며, 도움될 만한 최신 정보까지 꼼꼼히 챙겨줍니다.” - 이상훈



9가지 <!HS>사례로<!HE> 익히는 고급 스파크 분석 [컴퓨터/IT]  9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석
샌디 라이자 | 한빛미디어
2018.03.05

『9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석 (2판)』
인터넷에서 구할 수 있는 다양한 현실 세계 데이터를 주물러보며 스파크 2를 다양하게 활용해보는 구성입니다. 음악 추천, 식생 분포 예측, 이상 탐지, 텍스트/위치/시간 데이터 분석, 금융 리스크 추정, 영상 분석 등을 다룹니다. 다른 책들과 달리 스칼라 언어를 사용합니다.
“빅데이터 기술 중 가장 핫한 스파크는 기초 데이터 분석부터 머신러닝까지 폭넓게 지원한다. 실용적인 데이터와 다양한 분석 방법으로 무장한 이 책을 빅데이터에 관심 있는 개발자와 분석가 모두에게 추천한다.” - 이상훈


머신러닝을 포괄하는 개념으로 인공지능이 있다고 했습니다. 즉, “인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝” 관계죠. 그런데 요즘 업계에서의 활용 정도는 “딥러닝 > (딥러닝을 뺀) 머신러닝 > (머신러닝을 뺀)” 인공지능 순서입니다. 그래서 (머신러닝을 뺀) 인공지능은 딱히 열을 올리고 실습해볼 가치가 크지 않습니다. 대부분의 사람들에게는 역사와 주요 개념과 기본 원리를 알아두는 정도면 충분하죠. 그래서 인공지능 책은 다음의 1권뿐입니다.

처음 <!HS>배우는<!HE> 인공지능 [컴퓨터/IT]  처음 배우는 인공지능
다다 사토시 | 한빛미디어
2017.06.01

『처음 배우는 인공지능』
딥러닝과 머신러닝을 포함해 인공지능 전반을 설명합니다. 주제의 범위가 워낙 넓다 보니 실습보다는 개념 소개에 집중합니다. 인공지능이 무엇인지, 그 전체 그림을 알고 싶을 때 좋습니다.
“필요한 지식을 취사선택해 읽어나갈 수 있도록 알고리즘이나 기술을 중심으로 구성되었다. 자세하진 않지만 넓고 포괄적으로 설명하여 인공지능 분야의 다양한 개념을 이해하는 데 무척 도움될 것이다. 읽고 나서 자신이 하고 싶은 분야를 더 깊게 공부하면 좋을 것이다.” - 박정현


다음은 데이터 과학 차례입니다. 머신러닝 책과 데이터 과학 책의 목차를 보면 중복되는 부분이 아주 많습니다. 잘 모르는 사람이 보면 이름만 다른 게 아닌가 싶을 정도죠. 하지만 다른 점도 많습니다. 조금만 생각해보면, 데이터가 꼭 기계에 지능을 심어주는 데만 쓰이진 않을 것임을 어렵지 않게 짐작할 수 있습니다.

처음 <!HS>배우는<!HE> 데이터 과학 [컴퓨터/IT]  처음 배우는 데이터 과학
필드 케이디 | 한빛미디어
2018.02.20

『처음 배우는 데이터 과학』
통계, 수학, 머신러닝, 프로그래밍까지 데이터 과학자가 알아야 하는 거의 모든 것을 알려줍니다.
“방대함만으로도 이 책의 가치는 충분하다. 또한 문장이 쉽고 코드와 도표의 배치가 적절해서 많은 개념을 빠르게 살펴보기에 제격이다. 두툼하지만 빠르게 읽을 수 있는 이 신기한 책의 일독을 권한다.” - 임백준



헬로 <!HS>데이터<!HE> 과학 [컴퓨터/IT]  헬로 데이터 과학
김진영 | 한빛미디어
2016.03.01

『헬로 데이터 과학』
우리 일상의 ‘생활 데이터’를 ‘엑셀’로 주무르며 삶과 업무를 개선하는 방법을 알려줍니다. 실무적인 냄새도 학술적인 냄새도 쏙 뺀, 그야말로 우리 모두의 데이터 과학 책입니다.
“데이터 분석의 본질에 기초하여, 이를 실생활에서 쉽게 활용하는 방법부터 현업에서 가치를 창출하는 내용까지를 쉽고도 꼼꼼하게 아우르고 있다. ‘데이터’를 피상적으로만 알고 있던 사람이나, 어느 정도 익숙한 사람 모두 이 책을 통해 데이터를 더 깊이 이해하고 친해질 수 있을 것이다.” - 권정민

『9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석 (2판)』로 데이터 과학에 넣을 수 있지만, 중복되니 뺐습니다.


라이브러리를 알려줘
실무에서의 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 직접 구현할 일은 거의 없습니다. 알고리즘 구현은 다른 전문가에게 맡기고, 그들이 제공하는 라이브러리를 사용해 서비스를 구축하는 데 집중하죠. 신흥 분야라면 항상 그렇듯, 머신러닝과 딥러닝 쪽도 다양한 라이브러리가 우후죽순 생겨난 후 다수가 경쟁에서 탈락하고 대세가 굳어지는 모양새입니다. 머신러닝 쪽에서는 사이킷런과 스파크가, 딥러닝 쪽에서는 텐서플로, 케라스, 파이토치가 앞서 나가고 있습니다.

러닝 <!HS>텐서플로<!HE> [컴퓨터/IT]  러닝 텐서플로
톰 호프 | 한빛미디어
2018.05.04

『러닝 텐서플로』
고등 개발자를 위한 텐서플로 책입니다. 기초 개념부터 규모 확장까지 텐서플로를 제대로 파헤치죠. 목차를 보면 큐, 스레드, 분산 텐서플로, 텐서플로 서빙 등이 눈에 들어오네요.
“쉬운 예제와 복잡한 예제가 조화롭게 들어 있어 도움이 됐다. 텐서플로 서빙과 모델 훈련을 분산처리하는 챕터가 특히 흥미로웠다. 텐서플로를 이해하고 활용하기 위해 여러 번 읽어볼 만한 책이다.” - 비슈와나스 수브라마니안


텐서플로 <!HS>첫걸음<!HE> [컴퓨터/IT]  텐서플로 첫걸음
조르디 토레스 | 한빛미디어
2016.08.29

『텐서플로 첫걸음』
많은 분을 텐서플로에 입문하게 한 책입니다. 역시 텐서플로에 집중해 기초부터 병렬처리까지 다루지만, 『러닝 텐서플로』와 비교하면 작고 얇습니다. 가벼운 마음으로 처음 시작하기에 좋습니다.
“딥러닝 기술을 손쉽게 사용하게 해주는 텐소플로를 매우 쉽게 설명하므로 가벼운 마음으로 읽을 수 있습니다. 번역본에는 RNN 부분이 추가되어 딥러닝을 전체적으로 이해하는 데도 매우 도움이 될 것입니다.” - 김성훈


다음 책들도 여기 포함할 수 있으나 앞서 설명했으니 생략하겠습니다. 차례대로 텐서플로, 케라스, 사이킷런, 사이킷런 + 텐서플로, 스파크 2를 활용합니다.




어쩌다 수학
컴퓨터 과학 전공자들이 학부에서 수학을 배우긴 합니다만, 실무에서 수학을 활용하는 사람들은 소수에 지나지 않았습니다. 주로 엔진 개발자나 복잡한 알고리즘을 연구하는 사람들이었죠. 그런데 머신러닝, 딥러닝이 뜨면서 느닷없이 수학 열풍이……

먼 훗날에는 다른 이들이 만들어 놓은 모델을 가져다 쓰는 것으로 충분할 수도 있겠으나, 그날이 오기 전에는 복잡한 새 모델을 이해하거나 설계하고 응용하며 경쟁해야 합니다. 이 경쟁에서 도태되지 않으려면 수학이 필수죠.

시중에는 이미 다양한 수학책이 있고, 슬슬 머신러닝과 딥러닝에 특화된 수학책이 나오기 시작했습니다. 다음은 그중 한 예입니다.

처음 <!HS>배우는<!HE> 딥러닝 수학 [컴퓨터/IT]  처음 배우는 딥러닝 수학
와쿠이 요시유키 | 한빛미디어
2018.02.01
『처음 배우는 딥러닝 수학』
신경망 구현에 사용하는 수학 이론을 고등학교 수준의 수학으로 이해해봅니다. 계산 과정은 ‘엑셀’을 이용해 따라가니 프로그래밍 지식은 필요 없습니다.
“여타 딥러닝 책과는 다르게 수학에 치중하고, 엑셀로 진행한 부분에서 색다르다. … 고등학교 수학으로 살펴보는 딥러닝 개념이기에 선수로 필요한 지식도 없이 쉽게 읽을 수 있다.” - 꿈돌


5. 마치며
하루가 다르게 쏟아지는 인공지능, 데이터 과학 책들. 그 속에서 내게 맞는 한 권을 찾고자 고생하는 분들을 위해 한빛미디어의 현재 라인업만으로 간단히 안내드렸습니다. 그럼 몇 가지 말씀을 덧붙이며 마지막 인사를 대신하겠습니다.

여기서 소개한 책들을 제가 다 기획하거나 꼼꼼히 읽어본 건 아닙니다. 그래서 저자/역자 혹은 담당 기획자의 시각과 다르게 설명한 부분도 있을 수 있습니다. 너그럽게 양해를… ^^


앞에서도 말씀드렸지만, 다른 출판사에도 좋은 책을 많이 내주고 있습니다. 그리고 새로운 책이 꾸준히 출간되고 있으니, 여러분이 이 글을 읽는 시점에는 더 나은 책이 등장했을 수도 있습니다. 책 구입 전에 다양하게 더 알아보시고 주변 사람들 평도 참고해주세요.


글쓴이: 개앞맵시(이복연) - 역자 & 기획편집자
개발자 경력 10여 년의 현직 IT전문서 기획편집자. 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성 소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다.

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 번역했으며, 그 외 다음 머신러닝 책들을 기획•편집했다. 또한, 책쓰기에 도전해보려는 개발자를 위해 『프로그래머의 책쓰기』와 『어서 와! 번역은 처음이지?』를 썼다.


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