RL, QAI가 궁금하면..

케라스로 구현하는 딥러닝 - 예제를 따라 하며 배우는 딥러닝 인공신경망
김성진 지음 / 한빛미디어 / 2022년 4월

사실 그동안 케라스+딥러닝 조합의 책들을 많이 보았다.

이 책에서는 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET, RL, QAI를 구현하는 방법을 다루고 있어서 목차에서부터 눈길을 끌었다. 입문자부터 볼 수 있는 책들에서 전반부(기본편)의 내용을 다룬 것은 많이 접했지만 후반부(심화편) 내용은 보지 못했기 때문이다. 그래서 강화학습(RL)과 QAI에 집중해서 훑어보았다.

각 챕터마나  먼저 원리를 설명하고, 필요한 개념을 설명한다. 실제 구현에서도 각 단계에 따라 코드와 설명이 있고, 마지막에 전체 코드를 훑어보며 정리할 수 있게 되어있다. 그리고 '마치며'를 통해 학습한 내용을 간략하게 정리한다. 코드와 설명이 함께 제공되고 있기 때문에 저자의 깃허브를 방문하면 더 도움이 된다. 친절하게 학습하는 방법까지 설명해두었다. 코드에서 이해가지 않는 부분이 있으면 설명을 찾아갈 수 있게끔 표시해두었다. 이런 세심함이라니....

8장까지는 차근차근 따라가면 딥러닝 입문자라고 하더라도 무리없이 따라갈 수 있는 내용으로 보인다. 책의 크기는 크지 않지만 담을 내용은 다 담았다는 생각이다. 9장에서는 활용 시 발생할 수 있는 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법을 제시하고 있다. 이미지 데이터 증강하기, 미리 학습한 모델 사용하기, 간단한 신규 계층 만들기, 학습 가능한 신규 계층 만들기, 케라스의 확장된 기능 이용하기가 그것이다. 여기에 사용된 것처럼 클래스를 상속한다든가 백엔드(backend) 함수를 이용하는 방법을 직접 구현해본 적은 없어서 신선했다. 딥러닝 보다는 케라스 자체에 대해 좀 더 파봐야 겠다는 생각이 들었다. 10장 강화학습의 Gym 같은 경우에도 만들어진 코드를 가져다가 실행해보고 원리만 살짝 살펴본 적은 있는데 친절한 설명이 곁들여져 있어서 그 의미를 더 잘 알 수 있었다. 11장 양자인공지능은 완전 처음 접하는 내용이었지만 수식과 그림으로 잘 설명되어 있다.

다른 책이나 강의 등을 통해 어느 정도 해본 사람도 책의 첫장부터 차근차근 따라가며 정리해보기에 좋은 책이다. 혹시라도 절판된 <코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛> 책을 갖고 계신 분이라면 10장, 11장 위주로 보면 되겠다. 그리고 개념 자체를 처음 접하는 독자라면 원리 설명 부분에서 살짝 갈증을 느낄 수도 있을 것 같다. 작은 책 안에 방대한 양을 담은 책이므로, 세부적인 궁금증은 추가 검색으로 갈증을 해소하시기 바란다.

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