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머신 러닝 교과서: 파이토치 편 - 탄탄한 이론과 다양한 예제로 배우는 머신 러닝/딥러닝 실전 가이드
세바스찬 라시카.유시 (헤이든) 류.바히드 미자리리 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2023년 11월
평점 : 
핸즈온 머신러닝과 쌍벽을 이루는 AI의 AtoZ를 담은 교과서라는 말이 무색하지 않은 AI계의 명작.
머신 러닝 교과서는 2가지 버전으로 구성되어있다. 2021년에 출간된 텐서플로 편 그리고 지금 소개하는 파이토치 편이다. 물론 동일한 저자와 역자가 참여했다고는 하나 초판과 개정판 사이에는 3년 정도 시간차가 있기 때문에 AI 영역에서 가장 핫한 이슈들이 추가로 수록되어있다.
보통은 개정판이 등장하면 굳이 구판은 볼 필요가 없는 법이지만 이 책은 조금 다르다. 텐서플로와 파이토치를 둘 다 능숙하게 다루고 싶거나 둘의 차이를 느껴보고 싶은 독자라면 초판과 개정판의 책을 모두 실습하면 큰 효과를 볼 수 있을 것이다.
사실 나의 경우 초판인 텐서플로편에 베타리더로 참여했다. 직접 모든 내용들을 읽고 실습에 참여했는데 당시 한가지 아쉬운 점이 남았다. 그래서 당시 편집자이신 안윤경 과장님께 언젠가 기회가 되면 파이토치 교과서 편을 출간해주시면 좋겠다고 말씀드렸었는데 약 2년의 시간이 지나 그 소원을 들어주시니 나에게는 또 다른 의미로 다가오는 책이다. 이 자리를 빌어 편집자님께 깊이 감사드린다.
AI를 본격적으로 공부하고 싶은 책은 많지만 그 중에서도 가장 추천하고 싶은 책을 꼽으라면 이 책과 핸즈온 머신러닝 책을 꼽고 싶다. 그만큼 AI 전반에 걸친 탄탄한 기본기를 모두 아우르는 책이기 때문이다.
LLM과 Generative AI가 등장하는 요즘 이 기본기를 소화하지 않고 그 모델들을 이해하는 것은 불가능에 가깝다. 아예 OpenAI나 Gemini같은 서비스에 AI를 맡기고 서비스 구현 부분에 치중한다면 모를까 AI에 발을 딛기 위해선 이런 책들을 섭렵하는 것이 필수 단계이다.
이 책은 현대 AI의 역사를 축약해서 각 챕터별로 소개하고 있는 만큼 그 양이 방대하다. 크게 전반부에 머신러닝 파트가 등장하고 중반부에 파이토치를 배우며 잠깐 쉬었다가 후반부에 가열차게 딥러닝을 향해 돌진하는 구조이다.
원서는 2022년도에 출간된 것으로 알고 있는데 당시 화두였던 트랜스포머 부분이 수록된 것이 특징이고 그래프 신경망이 수록된 것도 눈에 띄는 부분이다.
그 외에도 CNN, RNN, RL, GAN 과 같은 굵직한 모델들도 담겨 있다. 전반부 머신러닝 영역이야 주로 사이킷런을 사용하기에 파이토치와 무관하지만 후반부는 딥러닝의 영역이므로 파이토치를 반드시 알아야 한다.
때문에 12 ~ 13장에 걸쳐 파이토치의 특징과 기본 문법을 맛보게 되는데 이 부분 또한 이 책의 큰 특징 중 하나이다. 시중에 파이토치만 똑 떼어서 알려주는 책은 없는 것 같은데 그동안 읽었던 책 중에서는 이 책이 파이토치를 가장 깊숙히 소개하고 있다고 느꼈다.
파이토치에서 주로 활용하는 패턴이 순차적으로 잘 소개되어있고, 파이토치 라이트닝과 텐서보드와의 연동까지 다루고 있어 딥러닝 실습에 필요한 파이토치의 기능을 대부분 다루고 있다. 덕분에 후반부에는 파이토치와 종속되지 않은 순수 모델의 구현에 집중할 수 있게 도와준다.
또 하나의 특징은 수학을 배제하지 않는다. 어려운 수식도 필수적인 것은 반드시 등장시켜 이론과 개념을 충실히 하고 있다. 이런 부분은 초기에는 가독성을 떨어뜨려 반갑지 않겠지만 이해의 수준이 깊어질수록 많은 도움이 된다. 원서 제목과 달리 책 제목에 교과서라는 단어를 포함시킬 수 있는 이유이기도 하다.
더불어 이 책을 번역한 역자에 대한 칭찬도 빼놓을 수는 없을 것 같다. 같이 소개한 명서 핸즈온 머신러닝도 박해선 역자님이 번역하셨는데 이렇게 양대산맥을 독점하셔도 되는건지 모르겠다. 독과점(?) 문제를 논외로 하면 덕분에 두 책 다 일관성 있는 번역으로 독자 입장에서는 편히 이해할 수 있어 좋았다.
특히 번역과정에서 손실될 수 있는 정보나 원저자가 생략한 징검다리 지식들을 역자 노트로 보충설명하고 있어 이해에 큰 도움이 된다.
머리말 근처에 한 줄 씩 소감을 남기신 베타리더 분들이 코드를 일일이 실습했을 것이기에 코드의 오류는 거의 찾아보기 어려울 것이고 완성도 높은 코드를 담고 있다. 이는 초판에 내가 경험했기 때문에 산 증인으로써 자신있게 말할 수 있는 부분이다. 아마 파이토치나 각종 라이브러리의 버전 호환성 정도만 유의하면 될 것이다.
딥러닝도 결국 머신러닝의 한 영역이기에 초반부의 머신러닝 파트 또한 중요하다. 완숙한 경험이 쌓여야 활용할 수 있는 다양한 기법들도 이 책의 백미 중 하나이다.
길벗 출판사의 책 첫장을 펴면 “장맛이 밴 책을 만들고 싶습니다.”라는 문구를 만날 수 있다. 난 늘 읽을 때마다 이 구절이 맛깔나는데 이 책이야 말로 장맛이 제대로 밴 책이다. 뭐하나 흠잡을 수 없을 만큼 어느 부분을 펴서 읽어봐도 주옥같다.
AI 방향으로 진로나 학업을 꿈꾸는 이들에게 가장 추천하고 싶은 책이다. AI에도 영역이 다양해서 특정 모델 혹은 기술로 전향하고 싶은 현직자에게도 알찬 책이다. 책장에 이 책 한 권 장만해 놓는다면 두고두고 요긴할 것이기에 AI와 관련이 있는 모든 사람에게 꼭 추천하고 싶은 책이다.