[IT] fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

< fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 > | 제러미 하워드, 실뱅 거거 지음 |

박찬성, 김지은 옮김 | 한빛미디어

 

현재 많은 제품들에 인공지능 또는 머신러닝 기술이 적용되어 있다고 광고하고 있다. 또한 많은 사람들이 머신러닝에 관심을 가지고 공부하고 있는 것 같다. 하지만 머신러닝으로 첫 걸음을 떼기 위해 접하는 책이나 참고 자료들은 일단 수학적인 배경과 이론위주로 설명을 하기 때문에 시작이 어렵다고 느껴지는 것도 사실인 것 같다.

그런 면에서 이 책은 조금은 색다른 방식으로 초보자가 딥러닝을 시작할 수 있도록 도와준다. 복잡한 수학적 배경지식이 없어도 약간의 수학지식과 소규모 데이타, 짧은 코드를 이해할 수 있는 수준이라면 딥러닝을 구현할 수 있는 경험을 할 수 있다. 이 부분이 중요하다고 느끼는 것 중의 하나는 딥러닝을 공부하는 초반에 코드를 실행해서 결과를 확인할 수 있다는 것이다. 

대부분 책들은 지루한 이론적 설명을 하고 복잡한 수식을 보여준 다음에 간단한 예제를 설명한다. 따라서 초반부에 제대로 따라가지 못하면 쉽게 포기하게 되는 것 같다. 하지만 이 책은 초반에 자신이 뭔가 동작하는 코드를 실행하고 원하는 결과를 눈으로 볼 수 있기 때문에 한층 흥미있게 공부를 이어할 수 있도록 해 준다고 생각한다.

초반부에 딥러닝에 대한 개요를 설명하고 바로 데이타 윤리에 대해 설명한다. 이 부분도 이 책이 가지는 독특한 점이면서 장점이라고 생각한다. 요즘 머신러닝이 탑재되어 출시되는 많은 제품에서 일부 인종 차별적인 결과 또는 여성 비하적인 학습 결과를 보이는 사례가 발견되어 논란이 된 적이 있다. 학습 과정에서의 문제도 있겠지만 근본적인 부분은 데이타에 대한 부분, 즉 데이타 윤리가 중요하다는 것은 잘 알려준다고 생각한다. 그런 면에서 딥러닝을 학습하기 전에 데이타 윤리를 제대로 이해하는 것이 꼭 필요한 점이라고 생각되고 이 책이 그런 면에서 중요한 포인트를 잘 제시하고 있다고 생각한다.

fastai 라이브러리는 지난 6년간 샌프란시스코 대학교의 fast.ai 연구 단체에서 진행해 온 딥러닝 교육의 접근법을 그대로 녹여낸 것이다. 이 책을 통해 라이브러리를 배운다는 생각보다 딥러닝으로 무언가를 만들면서 그런 결과가 어떻게 나왔는지 고민하고 더 나은 결과를 만들어낼 수 있는지를 생각한다면 보다 많은 것을 경험할 수 있다고 생각한다.

책 소개에는 코딩경험이 없어도 괜찮다고 되어 있지만 전반적인 책의 구성이 코드 위주로 설명되고 있기 때문에 기본적인 python 개발 경험은 필요하다고 생각한다. 그리고 딥러닝에 대한 디테일한 부분까지 상세히 설명하고 있기 때문에 추상적으만 생각했던 딥러닝의 세계를 새롭게 경험할 수 있는 유용한 책이 된 것 같다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."