딥러닝의 최신 트렌드

딥러닝의 최신 트렌드 - 그림으로 쉽게 이해하는
추형석 지음 / 위즈플래닛 / 2020년 8월

딥러닝이라는 용어가 이제 왠만한 사람들은 다 아는 용어가 되었습니다. 하지만 딥러닝이 구체적으로 무엇을 하는지 잘모르는 사람들이 많습니다. <딥러닝의 최신 트렌드>는 딥러닝의 기본개념부터 한계, 방법론, 스타크레프트와 경기를 한 알파스타의 구조 마지막으로 다양한 최신 방법기술까지를 다룹니다. 두껍지 않은 책이지만 사전이나 요약집처럼 설명과 그림으로 개념들을 집어서 설명합니다.

저자는 추형석 소프트웨어정책연구소 선임연구원입니다. AI정책연구팀소속이고 인공지능에 관한 신문기고, 강연, 자료책발간등에 참여를 하고 계십니다. 특히 소프트웨어정책연구소에서 발간하는 AI BRIEF가 저자가 참여하여 매달발간중이니 인공지능에 관심있는 분들은 매월 찾아서 읽어도 많은 도움이 될듯합니다.

딥러닝은 심층학습이라고 합니다. 태어난지 20년도 안된 15년쯤되있습니다. 2006년에 딥러닝의 3대구루 토론토대의 제프리힌튼교수가 처음 제안했습니다. 딥러닝의 기본은 퍼셉트론이라고 합니다. 여기서 사용되는 함수를 활성화함수라합니다. 활성화함수는 시그모이드, 하이퍼탄젠트 등이 있습니다. 이것만 들어도 어려운 생각이 듭니다만 이것이 딥러닝의 기본입니다. 그러나 이것에는 활용상의 한계(XOR문제해결불가)가 있었고, 다층퍼셉트론이 나오면서 딥러닝연구는 날개를 달게 됩니다. 이를 히든레이어라고 하는 은닉층을 말합니다. 이 구조를 통과하면서 실제값과 예측치의 차를 줄이는 손실함수를 이해해야 합니다. 이 손실함수만 제대로 이해를 해도 딥러닝을 공부하는데 상당히 편할겁니다.

딥러닝의 발전에는 합성곱신경망과 순환망신경망의 역할이 매우 컸습니다. 합성곱신경망(CNN)은 이미지인식분야를 획기적으로 발전시켰고 순환신경망(RNN)은 자연어처리에 신기원을 이룩했습니다. 그리고 비지도학습에서 적대적생성신경망(GAN)은 현실에서 쓸모는 아직 의문이지만 인공지능의 새로운 창조영역으로 사용됩니다. 가짜를 진짜처럼 행동하게 하는 신기한 영상을 창조할 수있습니다. 이러게 멋진 딥러닝이지만 데이터량이 중요하므로 많은 데이터가 필요하고 이것을 모델에서 사용할 수있도록 전처리에 많은 시간이 투여되는 단점이 있습니다. (사람손을 거쳐야 합니다. -라벨링작업) 그리고 데이터에서 항상 등장하는 개인정보문제도 잘살펴야 합니다. 개인정보를 전혀신경쓰지 않는 중국이 안면인식분야최고의 기술보유국이라는 것이 아이러니죠. 딥러닝에 사용되는 데이터는 점점더 많아져 고성능의 컴퓨팅파워를 요하고 이를 극복하기위해 전이학습방법이 개발되고 있습니다.

이 외에 통계의 중요개념도 설명하고 이세돌과 대결했던 알파고후에 스타크레프트로 게임머와 대결했던 딥마인드의 알파스타의 성격과 어떤 딥러닝기법이 사용되었는지를 설명합니다. 알파스타는 실시간과 전략이 중요한 포인트인데 실시간은 실시간명령으로 해결하고 전략은 장기계획으로 해결한다고 설명합니다. 그리고 최신기법으로 메타학습, 지속적인 학습, 스파이킹신경망의 개념을 이해합니다. 마지막은 딥러닝을 향상시키는 하드웨어, 모바일네트워크, 심층압축 등을 알려줍니다.

솔직히 딥러닝은 개념을 어떻게 이해하고 적용하느냐라고 정의하는 전문가도 있습니다. 저자가 알려주는 키워드와 도식설명을 통해 핵심개념을 익숙히하고 인터넷검색을 통해 좀더 깊히 이해할 필요가 있습니다. 중요해보이는 개념을 짧게 요약식으로 설명해서 인공지능전공자는 반복을 통해 개념을 다지는 효과가 있을것이고 처음 인공지능을 접하는 분들에게는 딥러닝의 흥미를 잃을 가능성도 있으므로 머신러닝과 딥러닝 책 한두권을 정독한후에 이 책을 본다면 좀더 학습의 효율성을 높일 수있을 겁니다.

본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.