-
-
딥러닝과 바둑 - 알파고를 능가하는 바둑봇을 만들며 익히는 딥러닝, 강화학습
막스 펌펄라.케빈 퍼거슨 지음, 권정민 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 6월
평점 :
이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.
딥러닝을 세상에 본격적으로 드러낸 것은 알파고의 등장 때문 일 것이다. 알파고 이전에도 이미지넷 챌린지에서 우수한 성능으로 기존에 절대 넘지 못했던 오차율을 보이며 연구자들에게 딥러닝의 위엄을 보여주었었는데 일반인들에게는 알파고로 딥러닝이 더 유명하다.
나도 알파고를 통해 딥러닝이라는 것을 처음 알았다. 그래서 인지, 바둑에 관심이 생겼었고 이 책을 찾게 되었다.
책의 표지는 마치 고스트 바둑왕의 사이가 입고 있던 옷같은 그림이다. 한빛미디어의 새로운 책 디자인인 것 같은데, 배경색이 진한 녹색인게 좀 신선하다.
책에서 다루는 내용이 정말 좋다. 바둑이라는 소재가 있어서 그런지 기초적인 머신러닝/딥러닝에 대해서 소개도 하지만 곧바로 바둑과 게임AI에서 쓰이는 알고리즘들을 소개하고 본격적으로 딥러닝으로 바둑을 정복하기 위해 이어간다. 각 장을 차례대로 해치워가면 알파고와 알파고 제로에 대해서 이해할 수 있게 된다. 뿐만 아니라 웹에서 서비스하고 호스팅하는 부분도 일부분 다뤄서 많이 도움된다.
딥러닝에서 중요한 것이 데이터를 수집하고 전처리하고 표현하는 방법을 정하는 것인데, 책을 읽다보면 이 내용들이 모두 자연스럽게 나온다. 바둑에 특화해서 바둑에 대한 규칙 내용도 나오고 그런 규칙을 어떻게 뉴럴넷에 녹여낼지 독자로 하여금 이해할 수 있도록 설명해서 좋았다. 이런 부분들을 그냥 이론적으로 설명하고 끝이 아니라 직접 그림과 코드를 통해서 설명하므로 더욱 이해하기 쉬웠다. 이 책에서는 케라스를 사용해서 딥러닝 모델을 만들고 학습했다. 파이토치랑 텐서플로우는 써본적이 있었는데 케라스는 처음이였지만 API가 굉장히 쉬워서 편했다. 뭐 케라스가 텐서플로우에 합쳐지는 방향으로 가고 있지만 그래도 케라스는 굉장히 쉽게 잘 되어 있었다.
책 전체적으로 내용이 정말 많은 도움이 된다. 알파고 자체가 정말 많은 노력이 들어가서인지, 책으로 읽어도 참 도움이 되는 것 같다. 사실 논문을 보면 가장 좋긴하겠지만 역시 논문은 어렵다.