친절한 딥러닝 안내서

fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 - 박사 학위 없이 AI를 폼나게 구현하는 법
제러미 하워드.실뱅 거거 지음, 박찬성.김지은 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 8월

720쪽이나 되는 굉장히 두꺼운 책이라서 끝까지 다 보지는 못했지만..

"높은 수준의 수학 교육이나 수년 간의 교육이 필요하진 않다, 약간의 상식과 끈기만 있으면 끝까지 읽을 수 있는 책이다." 라는 글에 힘입어 끝까지 나가보기로. 즉, 고등학교 수학 정도 마쳤다면 누구나 공부할 수 있다고 한다.

고등학교 수준의 수학 실력으로 고가의 장비 없이(Colab활용!) 50개 미만의 데이터로도 의미있는 결과를 도출해 내는 것. 딥러닝을 막 시작한 사람들에게 필요한 것 아닐까.

내용 면에서는 이미지, 자연어 처리, 범주형/연속형 데이터 처리부터 밑바닥 부터 딥러닝을 구현하고 성능을 향상시키는 방법, 실무에서 중요한 최신 딥러닝 기술 소개, 딥러닝 연구 논문을 읽는 방법, 윤리적인 측면에 대한 고민까지 광범위하게 다루고 있다. 처음에는 넓은 관점에서 큰 그림을 보고, 서서히 세부적인 것으로 들어갈 수 있도록 구성했다. 사전 학습된 모델을 사용해 가능하면 빨리 자신의 문제에 활용할 수 있도록 유도하는 방향으로 끌고 가므로 질리지 않고 재미있게 공부할 수 있을 것 같다. 앞부분에서 너무 이론이 길어진다든가, 너무 깊이 들어가면 뒷부분까지 끌고 나가기가 어려운데...

실습은 Colab을 이용하면 되니 큰 부담이 없고,

https://course.fast.ai/start_colab#Opening-a-chapter-of-the-book

이 사이트에 접속하면 Colab 사용법 부터 각 챕터마다 담겨 있는 소스코드들을 Colab에서 활용할 수 있는 링크를 볼 수 있다.

이 책을 보고 싶었던 제일 큰 이유는 파이토치로 되어 있기 때문이라는 것인데, 그동안 텐서플로에만 익숙해져 있었는데, 이번에 자연어처리를 공부하면서 파이토치에도 익숙해져야 할 필요가 생겨서이다. 기본 개념을 알고 있으면 몇 가지 문법적인 차이만 배우면 되지 않을까 하는 가벼운 마음으로 접근해 보려고 한다.(그러다 큰 코 다치려나?)

각각의 명령어 라인에 대해서는 책에서 상세하기 설명을 하고 있기 때문에 그대로 따라가다 보면 감을 잡을 수 있겠다. 실제로 학생들을 가르치면서 느끼는 것은 코드를 작성하고 실행하는 것 보다는 "무엇을 위한 코드를 작성할 것인가"를 생각하고 결정하는 것이 훨씬 더 중요하다는 것이다. 내가 해결하고 싶은 문제가 무엇인가가 먼저이고, 그것을 어떻게 해결할까는 그 다음. 해결책에 대한 안내는 여기저기 참 많다. 이 책도 좋은 안내서가 될 것 같다. 또한 이 책에서는 '원동력 접근법'이라는 것을 소개하고 있는데, 실제로 모델을 유용하게 사용하기 위해 먼저 모델의 사용 방식을 고려해 보자는 것이다. 먼저 목표를 고려하고, 목표에 변화를 주는 '레버'를 생각한 다음, 각 레버를 목표로 연결하는 유용한 데이터가 무엇인지 고민하고, 모델을 구축하는 것이다. '원동력 접근법'이라는 것은 2012년에 나왔다는데(10년!) 용어 자체는 처음 들어보고, 내용 면에서는 내가 생각했던 것과 통하는 점이 있어서 흥미로웠다.

책의 구성이나 배치도 읽기 편하게 되어 있고, 각 장마다 있는 결론, 질문지, 추가연구 부분이 생각할 거리를 줘서 나에게는 참 유익했다.

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