인공지능을 위한 텐서플로우 입문

인공지능을 위한 텐서플로우 입문
김유두.장문수.이종서 지음 / 광문각 / 2019년 1월

보통 4차 산업혁명이라 이야기할때 가장 먼저 떠오르는 기술로 "인공지능(AI; Artifical Intelligence)"을 말합니다. 그러나 인공지능 기술은 기대와는 달리 오랜 기간 기술적 한계에 부딪히며 수차례 암흑기를 겪고 난 후 오늘날에 이르게 되었습니다.

실제 머신러닝과 딥러닝 알고리즘의 발전과 빅데이터의 증가 그리고 컴퓨팅 파워의 획기적인 개선 및 점점 빨라지고 고도화된 네트워킹 인프라에 힘입어 2000년대 들어 기술 수준이 급성장하고, 점차 사용화되기 시작하면서 "4차 산업혁명을 견인하는 Brain"으로 주목받고 있습니다.

더우기 인공지능은 기반기술(GPT)로서의 성격이 강하며, 기존의 제조업 뿐 아니라 의료, 법률 등의 전문 서비스 영역에 까지 응용되어 긍정적인 파급 효과를 일으킬 것으로 예상됩니다. 실제로 인공지능 기술은 이미 각종 산업 영역에 본격적으로 적용되기 시작하며 생산성과 효율성, 편리성 등을 향상시키고 있답니다.

오늘 소개해 드릴 <인공지능을 위한 텐서플로우(Tensor Flow) 입문>은 인공지능의 개념을 전혀 모르는 일반인들도 쉽게 인공지능 기술을 이해하고, 인공지능을 구현하는 도구로서 구글의 오픈소스인 '텐서플로우'를 통해 간단한 기능을 수행해 볼 수 있도록 구성된 말그대로 "인공지능 입문서"의 성격을 띱니다.

본서는 총 4개의 장으로 구성되어 있으며, 내용은 아래와 같습니다.

1장에서는 인공지능의 기본 개요와 생활 속에서 활용되는 사례와 기술을 쉽게 설명합니다. 실제 예로서 비디오나 DVD대여점의 시스템의 발전과정과 자율주행차 그리고 아마존의 인공지능 슈퍼마켓인 '아마존고' 를 제시하고 있는데요, 기존 수기로 대여 과정을 정리하던 것이 전산화 시스템을 도입 후 좀 더 빠르고 효율적인 일처리가 가능했다면 인공지능을 적용하게 된다면 주인의 판단없이도 인공지능 스스로 판단하여 스마트한 관리가 가능하고, 고객의 기존 데이터를 분석하여 예측과 맞춤을 통한 타깃 마케팅이 가능해지는 일련의 과정을 설명합니다.

2장에서는 실제 인공지능이 동작하는 알고리즘을 설명합니다. 컴퓨터에게지속적인 학습을 통해 사람과 같이 스스로 결정과 예측을 할 수 있도록 하는 머신러닝(Machine Learing)의 3가지 알고리즘인 지도학습, 비지도 학습 그리고 강화학습이 그것 입니다. KNN, SVM, 나이브 베이즈 분류, 은닉 마르코프 모델, Perceptron 알고리즘, 인공신경망 등의 다양한 머신러닝 모형들이 소개되고 있습니다.

3장에서는 실제 인공지능 시스템을 구현하고 동작시키기 위한 다양한 프레임워크와 라이브러리에 대해 설명하고 있습니다. 현재 유행하고 있는 인공지능의 다양한 프레임워크들이 소개되고 있는데요, 최초의 인공지능 프레임워크인 Theano로 부터 Caffe, Keras, CNTK 그리고 가장 인기있는 Tensor Flow에 대한 자세한 설명과 함께 각 프레임워크의 이용분석 그래프를 통해 비교하고 있습니다.

마지막 4장에서는 머신러닝을 동작하기 위한 프레임워크 중 가장 인기있는 텐서플로우란 무엇이며, 어떻게 설치하고 활용하는지 기본 예제를 통해 동작시켜 볼 수 있는 내용으로 구성되어 있습니다. 즉, 텐서플로우 구동을 위한 환경 구성으로서 Python과 IDE도구를 설치한 후, 텐서플로우까지 설치하게 되면 기본적으로 컴퓨팅 파워를 통해 사진인식을 트레이닝 시켜, 제시된 꽃이나 개의 종류를 맞춰나가는 실습을 하게 됩니다.

아무래도 머신러닝 트레이닝시 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 CPU 보다는 GPU 환경에서 테스트하는 것이 바람직합니다. 특히 텐서플로우 설치시 GPU버전의 경우, NVIDIA의 그래픽카드를 사용할 경우 설치하여 사용할 수 있다는 점을 유념해야 합니다.

사실 인공지능의 기본원리를 이해하기 위해서는 앞서 2장의 다양한 인공지능 알고리즘 모형들과 각종 공학함수들을 익혀야 하지만, 실제 시스템 구현을 위한 프레임워크와 라이브러리 안에 모두 구현이 되어 있기 때문에, 초심자들이나 개발자들은 이러한 프레임워크와 라이브러리의 활용법을 익히게 된다면 구현하는데 큰 문제는 없으리라 봅니다. 물론 좀 더 정교하고, 독창적인 인공지능 기술 구현을 위해서는 모든 부분을 섭렵할 필요가 있겠지만 말입니다.

본서의 타깃층은 너무나 명백하게 인공지능 초심자들입니다. 좀 더 고급의 인공지능 기술을 익히고자 하시는 분들에게는 맞지 않습니다. 그러나 기본적인 개념과 작동원리 특히 텐서플로우에 대한 전반적인 이해를 필요로 하시는 분들에게 적합한 책으로 추천합니다.