인공지능을 위한 텐서플로우 입문

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

인공지능을 위한 텐서플로우 입문

저자는 김유두교수, 장문수교수, 이종서연구원이다.

텐서플로우(TensorFlow)는 많은 인공지능 프레임워크중 하나이다. 인공지능 프레임워크란 복잡한 문제를 해결하거나 서술하는데 사용되는 기본개념 구조이며 특정 문제를 해결하기 위한 클래스와 인터페이스의 집합이다. 프레임워크는 특정 개념들의 추상화를 통해 제공하는 여러 클래스나 컴포넌트로 구성되어 있다.

TensorFlow는 구글 브레인팀에서 공개한 프레임워크로 현재 가장 인기있는 인공지능 프레임워크이며직접 라이브러리를 이용하여 모델을 만드는 것이 가능한 단순화된 인터페이스로 개발되었다. C, C++엔진에 python API로 작성되어 빠른 실행이 가능하고 다양한 OS를 지원한다.

참고로 TensorBoard는 TensorFlow 그래프의 구조와 머신러닝 모델의 작동 방식을 이해하기 쉽게 해주는 시각화 도구로 Tensor의 Flowing를 실시간으로 이미지화 할 수 있다.

여러 인공지능 프레임워크가 있지만, TensorFlow가 온라인 구직, 설문, 구글 Search, 커뮤니티 활동, 관련 도서량 등 거의 모든 분야에서 압도적으로 우수하다.

TensorFlow구동을 위해 Python를 먼저 설치해야 하며 무료로 제공되는 Inception v3모델을 통해 이미지 인식 예제를 바로 사용할 수 있다. 예를 들어 폴더별 다른 강아지의 사진을 30장정도 넣어주고 학습을 시키면 비슷한 사진을 판독하여 어떤 강아지 종류인지 99퍼센트 이상의 확률로 인식한다.

또한, TensorFlow.js는 자바스크립트 라이브러리를 이용하여 학습하고 머신러닝 모델을 브라우저에 배포하는 라이브러리로 구글에서 공개했다. 공식 홈페이지인 GitHub에서 다양한 소스코드와 샘플코드 갤러리 및 모델뿐만 아니라 튜토리얼과 예제, 라이브러리 문서도 같이 제공하고 있다. 팩맨이라는 게임을 조이스틱이 아닌 고개를 상하좌우로 돌리는 사진을 사전에 입력하여 카메라를 통해 게임을 조작하는 데모 등 다양한 데모를 무료로 공개하고 있다.

책의 앞부분에 인공지능의 기술과 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 인공지능 알고리즘에 관한 설명이 나오는데 이론적인 부분은 조금 어렵게 느껴질 수 있으나 3장부터 본격적인 TensorFlow에 대한 설명과 설치방법부터 다양한 예제를 통한 실습자료를 제공하고 있어 초보자도 쉽게 데모를 돌려볼 수 있을 것 같다.

Python를 공부하고 있는 입장에서 Python의 응용분야를 알게 되어 더더욱 동기부여가 되었다.