(딥러닝) 트랜스포머로 시작하는 자연어 처리

트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 - 자연어 처리 기초부터 BERT, RoBERTa, 코파일럿, GPT-4 모델까지
Denis Rothman 지음, 김윤기 외 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2024년 7월

서평

1.

트랜스포머는 4년도 채 되지 않아 30년 동안 달성한 모든 기록을 경신했다. 음성 인식, 번역, 단백질 시퀀싱, 코드 작성 등 모든 분야에서 새로운 애플리케이션을 위한 기본 구성 요소로 사용된다.

근래 머신러닝에 대한 관심이 높아지고, 기술이 발전함에 따라 반복적인 작업을 자동화하려는 경향성이 높아지고 있다. 트랜스포머는 모든 인공지능 분야의 기본 소양(4)이라고 하니 한 번 배워볼 만 할 것이다.

2.

자연어 처리(NLP)는 인공지능을 대표하고 있는데, 트랜스포머는 자연어 이해(NLU)의 판도를 바꾸고 있다. ​4차 산업혁명 시대라는데, 대표적인 트랜스포머를 사용하는 애플리케이션 중 하나는 구글 번역이다.

3.

책에서는 트랜스포머를 사용한 기계번역, 법률 및 금융 문서에 트랜스포머를 적용하여 요약하기, 데이터가 말하게 하기, 고객 감정을 감지해 예측하기, 가짜 뉴스 분석하기 등 실질적인 내용을 다룬다. 그러다보니 쉽지는 않다.

책에서는 정리하기, 퀴즈 등을 통해서 내용을 숙지했는지에 대한 판단을 스스로 해볼 수 있다. 또한, 참고 문헌까지 세세하게 정리되어 공부를 하기에 딱 적합할 것이다.

4.

저자는 인공지능, 기계학습, 자연어 처리 분야에서 나름 유명한 사람이라고 한다. 특히 트랜스포머 모델과 관련된 작업으로 유명하다고 한다. 책을 읽으면서(사실 실습을 해보면서 하려고 했으나 시간적 소모가 너무 커서 시도를 못하였..) 최신 기술을 딥러닝 애플리케이션에 접목해 볼 수 있는 눈을 키울 수 있었던 것 같다.

★생각나는 구절

★질문 한 가지

★추천해주고 싶은 분

파이썬 프로그래밍에 익숙한 딥러닝 및 NLP 실무자(파이썬 조차 제대로 못 다뤘기에 이 책이 무슨 말을 하는지 제대로 이해 못 한 일인)

자연어 이해 도입을 우너하는 데이터 분석가

★독서 기간

2024. 7. 10. ~ 7. 18.

★함께 읽으면 좋을 책

★추천도(지극히 주관적인)

★★★★

p.s 출판사로부터 서적을 제공받아 주관적으로 서평을 작성하였습니다.