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처음 배우는 딥러닝 수학 - 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
와쿠이 요시유키.와쿠이 사다미 지음, 박광수 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 2월
평점 : 
알파고가 보여준 신경망 기반의 머신러닝(기계학습) 능력은 앞으로 구글의 모든 사업 분야가 엄청난 동력을 제공받을 수 있는 ‘절대 엔진’임을 의미하기 때문이다. 수십년간 인공지능 연구는 지나친 기대와 낮은 성과로 냉탕과 온탕을 거듭해왔지만, 구글이 최근 보여준 ‘기계 스스로 배우는’ 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 발달을 가로막아온 문턱을 거의 넘어섰다는 평가를 받고 있다.
갈릴레이가 ‘자연은 수학이라는 언어로 쓰인 책’이라고 본 게 근대 과학의 출발점이라면, 구글은 ‘세상의 모든 정보를 최대한 조직화해서 이를 유용하게 만드는 것’을 목표로 삼고 있다. 스마트폰과 인터넷 덕분에 거의 모든 것이 디지털로 바뀌어 방대한 데이터가 생성된다. 이 환경에서 사람이 알려주지 않아도 스스로 학습해서 데이터를 구조화하고 이를 지능적 서비스로 연결시키는 능력은 구글이 추구해온 ‘성배’와 같은 존재다. 자율주행자동차와 지능형 로봇의 관건도 사람이 알려주지 않은 상태에서 기계가 스스로 학습할 능력을 갖출 수 있으냐에 달려 있다. 구글은 2012년 아무 정보도 주지 않은 사진에서 컴퓨터가 머신러닝을 통해 고양이의 사진을 식별해내는 딥러닝을 개발했다. 2015년엔 알파고 개발의 모태가 된 스스로 배워서 게임할 줄 아는 강화학습 기능(DQN)을 <네이처>에 발표했다. 컴퓨터가 복잡한 이미지를 읽고 사람처럼 자동으로 설명하는 기능도 구현했다.
그런 딥러닝에 다가가려면 빼어난 수학 능력 적어도, 라이브러리에서 구현되는 수학 공식에 대한 간단한 이해와 구조에 대해서 알아야 한다. <처음 배우는 딥러닝 수학>은 우리의 혁명에 함께하고 있는 딥러닝의 핵심적인 수학에 다가가는 책이다. 깔끔한 구성과 엑셀을 활용하여 직관적으로 배울 수 있는 구성도 훌륭하다. 잠시 잊었던 수학에 대한 열정을 <처음 배우는 딥러능 수학>과 함께 하자